Animal models of chronic lung infection with<i>Pseudomonas aeruginosa</i>: useful tools for cystic fibrosis studies
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) is caused by a defect in the transmembrane conductance regulator (CFTR) protein that functions as a chloride channel. Dysfunction of the CFTR protein results in salty sweat, pancreatic insufficiency, intestinal obstruction, male infertility and severe pulmonary disease. In most patients with CF life expectancy is limited due to a progressive loss of functional lung tissue. Early in life a persistent neutrophylic inflammation can be demonstrated in the airways. The cause of this inflammation, the role of CFTR and the cause of lung morbidity by different CF-specific bacteria, mostly Pseudomonas aeruginosa, are not well understood. The lack of an appropriate animal model with multi-organ pathology having the characteristics of the human form of CF has hampered our understanding of the pathobiology and chronic lung infections of the disease for many years. This review summarizes the main characteristics of CF and focuses on several available animal models that have been frequently used in CF research. A better understanding of the chronic lung infection caused particularly by P. aeruginosa, the pathophysiology of lung inflammation and the pathogenesis of lung disease necessitates animal models to understand CF, and to develop and improve treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».