Analysis of Bacterial Glycolipids by Capillary Electrophoresis-Electrospray Mass Spectrometry: Haemophilus influenzae and Neisseria meningitidis Lipopolysaccharides
Notice bibliographique
Résumé
A number of invasive diseases are caused by human mucosal pathogens such as those of the genera Haemophilus, Neisseria, Moraxella, Campylobacter, and Bordetella. The bacterium N. gonorrhoeae infects mucosal surfaces of the genital tract, and can enter the bloodstream, survive, and cause secondary infections if protective antibodies are not raised in time (1). Both N. gonorrhoea and H. ducreyi are highly pathogenic, causing sexually transmitted diseases such as gonorrrhea and genital ulcers, respectively (2). The pathogens H. influenzae and N. meningitidis are uniquely adapted to colonize the human respiratory tracts and can lead to disseminated infections including otitis, and bacterial meningitis in young children (3,4). Through evolution, a number of these Gram-negative bacteria have elaborated surface antigens that mimic those found in human glycosphingolipids, thereby providing a mechanism for evading the innate immune system and enhancing their survival in the challenging environmental conditions of the host mucosa. While the exact mechanisms of colonization and invasion of H. influenzae and N. meningitidis are still poorly understood, it is generally recognized that lipopolysaccharides (LPS) play an important role in the virulence and pathogenicity of these organisms (5,6) and can associate with mucus and damaged epithelium of the human nasopharyngeal tissue (7).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».