MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2217944553 · doi:10.4049/jimmunol.194.supp.145.2

Vaccination does not protect aged mice from influenza-induced lung inflammation (VAC9P.1062)

2015· article· en· W2217944553 sur OpenAlexaff
Erica Lorenzo, Jacob W. Hopkins, Julie Lefebvre, Laura Haynes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunologyInflammationMedicineVaccinationLungImmunityAntibodyVirologyImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aging predisposes individuals to increased susceptibility to influenza infection and delays in viral clearance. Importantly, we show that age-related delays in viral clearance are correlated with lingering inflammation in the lungs of aged mice. This is critical since inflammation in the lungs is associated with an enhanced susceptibility to secondary bacterial infection, which is a significant sequela to flu infection and often causes death. Inflammation in young lungs following flu infection can be significantly reduced by prior flu immunity, such as that generated following vaccination with recombinant influenza nucleoprotein (rNP). This protection is characterized by reduced lung inflammation, reduced lung damage, reduced susceptibility to flu challenge and also correlates with increased levels of IL-10 and anti-NP antibodies. In contrast, vaccination of aged mice with rNP does not reduce lung inflammation and shows no protection from weight loss and no reduction in viral titers in the lungs following subsequent flu infection. Additionally, aged mice generate lower levels of NP-specific antibodies, which are absolutely critical for reducing lung inflammation. Consequently, unlike young mice, these NP vaccinated aged mice are not protected from death due to secondary bacterial infection. Thus, when considering a universal flu vaccine such as rNP, it is important to understand how efficacious it can be in highly susceptible populations such as the elderly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Immunology→Même sujetInfluenza Virus Research Studies→Travaux en français237 207→