Co-Transcriptomes of Initial Interactions In Vitro between Streptococcus Pneumoniae and Human Pleural Mesothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus pneumoniae (Spn) is a major causative organism of empyema, an inflammatory condition occurring in the pleural sac. In this study, we used human and Spn cDNA microarrays to characterize the transcriptional responses occurring during initial contact between Spn and a human pleural mesothelial cell line (PMC) in vitro. Using stringent filtering criteria, 42 and 23 Spn genes were up-and down-regulated respectively. In particular, genes encoding factors potentially involved in metabolic processes and Spn adherence to eukaryotic cells were up-regulated e.g. glnQ, glnA, aliA, psaB, lytB and nox. After Spn initial contact, 870 human genes were differentially regulated and the largest numbers of significant gene expression changes were found in canonical pathways for eukaryotic initiation factor 2 signaling (60 genes out of 171), oxidative phosphorylation (32/103), mitochondrial dysfunction (37/164), eIF4 and p70S6K signaling (28/142), mTOR signaling (27/182), NRF2-mediated oxidative stress response (20/177), epithelial adherens junction remodeling (11/66) and ubiquitination (22/254). The cellular response appeared to be directed towards host cell survival and defense. Spn did not activate NF-kB or phosphorylate p38 MAPK or induce cytokine production from PMC. Moreover, Spn infection of TNF-α pre-stimulated PMC inhibited production of IL-6 and IL-8 secretion by >50% (p<0.01). In summary, this descriptive study provides datasets and a platform for examining further the molecular mechanisms underlying the pathogenesis of empyema.
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 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.
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 tête enseignante, 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 ».