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Enregistrement W2157421338 · doi:10.1139/w10-088

Effect of phosphatidylcholine–cholesterol liposomes on Entamoeba histolytica virulence

2010· article· en· W2157421338 sur OpenAlexvenueno aff
Jesús Serrano‐Luna, Juan Manuel Gutiérrez-Meza, Ricardo Mejía‐Zepeda, Silvia Galindo‐Gómez, Vı́ctor Tsutsumi, Mineko Shibayama

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmoebic Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceEntamoeba histolyticaBiologyMicrobiologyAxenicHamsterIn vitroCholesterolIn vivoPhagocytosisBiochemistryMolecular biologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trophozoites of Entamoeba histolytica HM-1:IMSS become less virulent after long-term maintenance in axenic cultures. The factors responsible for the loss of virulence during in vitro cultivation remain unclear. However, it is known that in vitro cultivation of amoeba in culture medium supplemented with cholesterol restores their virulence. In this study, we analyzed the effect of adding phosphatidylcholine-cholesterol (PC-Chol) liposomes to the culture medium and evaluated the effect of this lipid on various biochemical and biological functions of E. histolytica HM-1:IMSS in terms of its virulence. The addition of PC-Chol liposomes to the culture medium maintained the virulence of these parasites against hamster liver at the same level as the original virulent E. histolytica strain, even though these amoebae were maintained without passage through hamster liver for 18 months. The trophozoites also showed increased endocytosis, erythrophagocytosis, and carbohydrate residue expression on the amoebic surface. Protease activities were also modified by the presence of cholesterol in the culture medium. These findings indicate the capacity of cholesterol to preserve amoeba virulence and provide an alternative method for the maintenance of virulent E. histolytica trophozoites without the need for in vivo procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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