Strategies Used by Bacteria to Grow in Macrophages
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intracellular bacteria are often clinically relevant pathogens that infect virtually every cell type found in host organisms. However, myeloid cells, especially macrophages, constitute the primary cells targeted by most species of intracellular bacteria. Paradoxically, macrophages possess an extensive antimicrobial arsenal and are efficient at killing microbes. In addition to their ability to detect and signal the presence of pathogens, macrophages sequester and digest microorganisms using the phagolysosomal and autophagy pathways or, ultimately, eliminate themselves through the induction of programmed cell death. Consequently, intracellular bacteria influence numerous host processes and deploy sophisticated strategies to replicate within these host cells. Although most intracellular bacteria have a unique intracellular life cycle, these pathogens are broadly categorized into intravacuolar and cytosolic bacteria. Following phagocytosis, intravacuolar bacteria reside in the host endomembrane system and, to some extent, are protected from the host cytosolic innate immune defenses. However, the intravacuolar lifestyle requires the generation and maintenance of unique specialized bacteria-containing vacuoles and involves a complex network of host-pathogen interactions. Conversely, cytosolic bacteria escape the phagolysosomal pathway and thrive in the nutrient-rich cytosol despite the presence of host cell-autonomous defenses. The understanding of host-pathogen interactions involved in the pathogenesis of intracellular bacteria will continue to provide mechanistic insights into basic cellular processes and may lead to the discovery of novel therapeutics targeting infectious and inflammatory diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle