Bacterial Interactions with Host Epithelium In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
During recent years there has been a resurgence of interest in the role that bacteria, both pathogenic and commensal, play in the pathogenesis and pathophysiology of disease. For example, antibiotics can be a useful therapy to relieve the symptomatology experienced by a cohort of patients with Crohn′s disease, a major class of inflammatory bowel disease ( 1 ). Traditionally, assessment of the impact of bacteria on the health status of an individual has focused on the role of their noxious products (e.g., lipopolysaccharide [endotoxin], exotoxins, and enterotoxins [e.g., cholera toxin, superantigens]) and recruitment and/or activation of immune cells. However, it is now clear that the direct interaction of bacteria with epithelial cells can mobilize intraepithelial signaling molecules, resulting in altered epithelial physiology. Studies using co-culture models of epithelial cell lines with bacteria have shown unequivocally that bacterial attachment to enterocytes affects a plethora of epithelial functions including vectorial ion transport, barrier function, and the production of immune mediators and chemokines; the latter response allowing participation in, and modulation of, mucosal immune reactions ( 2 , 6 ). Indeed, awareness that bacteria can directly affect the host cells to which they attach has led to a new discipline in microbiology-namely, cellular microbiology ( 7 ). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 0,006 |
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 ».