Microarray analyses identify molecular biomarkers of Atlantic salmon macrophage and hematopoietic kidney response to<i>Piscirickettsia salmonis</i>infection
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Notice bibliographique
Résumé
Piscirickettsia salmonis is the intracellular bacterium that causes salmonid rickettsial septicemia, an infectious disease that kills millions of farmed fish each year. The mechanisms used by P. salmonis to survive and replicate within host cells are not known. Piscirickettsiosis causes severe necrosis of hematopoietic kidney. Microarray-based experiments with QPCR validation were used to identify Atlantic salmon macrophage and hematopoietic kidney genes differentially transcribed in response to P. salmonis infection. Infections were confirmed by microscopy and RT-PCR with pathogen-specific primers. In infected salmon macrophages, 71 different transcripts were upregulated and 31 different transcripts were downregulated. In infected hematopoietic kidney, 30 different transcripts were upregulated and 39 different transcripts were downregulated. Ten antioxidant genes, including glutathione S-transferase, glutathione reductase, glutathione peroxidase, and cytochrome b558 alpha- and beta-subunits, were upregulated in infected macrophages but not in infected hematopoietic kidney. Changes in redox status of infected macrophages may allow these cells to tolerate P. salmonis infection, raising the possibility that treatment with antioxidants may reduce hematopoietic tissue damage caused by this rickettsial infection. The downregulation of transcripts involved in adaptive immune responses (e.g., T cell receptor alpha-chain and C-C chemokine receptor 7) in infected hematopoietic kidney but not in infected macrophages may contribute to infection-induced kidney tissue damage. Molecular biomarkers of P. salmonis infection, characterized by immune-relevant functional annotations and high fold differences in expression between infected and noninfected samples, may aid in the development of anti-piscirickettsial vaccines and therapeutics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle