Joint Effects of Host Genetic Background and Mycobacterial Pathogen on Susceptibility to Infection
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the differential contribution of host genetic background and mycobacterial pathogen variability to biological and mechanistic phenotypes of infection. For this purpose, A/J and C57BL/6J mice were infected intravenously with a low dose of Mycobacterium tuberculosis H37Rv or the Russia, Japan, and Pasteur substrains of Mycobacterium bovis bacille Calmette-Guérin (BCG). The pulmonary bacterial counts (number of CFU) and transcript levels of select cytokines (e.g., Ifng, Il12b, and Il4) at 1, 3, and 6 weeks postinfection were measured as biological and mechanistic phenotypes, respectively. The individual and combined impact of the host and mycobacteria on these phenotypes was assessed using three-way analysis of variance (ANOVA), which partitions phenotypic variation into host, pathogen, time, and interaction effects. All phenotypes, except pulmonary Il4 transcript levels, displayed evidence for host-mycobacterium specificity by means of significant interaction terms. Pulmonary expression profiles of 34 chemokines and chemokine-related genes were compared across the hosts and mycobacteria. The differences in induction of these immune messenger genes between A/J and C57BL/6J mice were modest and generally failed to reach significance. In contrast, the mycobacteria induced significant variance in a subset of the immune messenger genes, which was more evident in A/J mice relative to that in C57BL/6J mice. Overall, the results demonstrated the importance of considering the joint effects of the mycobacterial and host genetic backgrounds on susceptibility to mycobacterial infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».