Kinase Activity Profiling of Gram-Negative Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is a severe disease with high morbidity and mortality. A major causative pathogen is the Gram-negative bacterium Klebsiella (K.) pneumoniae. Kinases play an integral role in the transduction of intracellular signaling cascades and regulate a diverse array of biological processes essential to immune cells. The current study explored signal transduction events during murine Gram-negative pneumonia using a systems biology approach. Kinase activity arrays enable the analysis of 1,024 consensus sequences of protein kinase substrates. Using a kinase activity array on whole lung lysates, cellular kinase activities were determined in a mouse model of K. pneumoniae pneumonia. Notable kinase activities also were validated with phospho-specific Western blots. On the basis of the profiling data, mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling via p42 mitogen-activated protein kinase (p42) and p38 mitogen-activated protein kinase (p38) and transforming growth factor β (TGFβ) activity were reduced during infection, whereas v-src sarcoma (Schmidt-Ruppin A-2) viral oncogene homolog (avian) (SRC) activity generally was enhanced. AKT signaling was represented in both metabolic and inflammatory (mitogen-activated protein kinase kinase 2 [MKK], apoptosis signal-regulating kinase/mitogen-activated protein kinase kinase kinase 5 [ASK] and v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1 [b-RAF]) context. This study reaffirms the importance of classic inflammation pathways, such as MAPK and TGFβ signaling and reveals less known involvement of glycogen synthase kinase 3β (GSK-3β), AKT and SRC signaling cassettes in pneumonia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».