Strategies Used by Bacteria to Grow in Macrophages
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».