Environmental bioaerosol antigen <i>Methanosphaera stadtmanae</i> induces a TH17 inflammatory lung response via TLR4 signaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioaerosols in occupational environments are highly associated with the development of inflammatory lung diseases. The archaea specie Methanosphaera stadtmanae (MSS) is found in high concentrations in poultries, dairy farms and swine confinement buildings bioaerosols (up to 108 archaea/m3). MSS induces a strong specie-dependent inflammatory lung response in mice, characterized by T cells, eosinophils, neutrophils, and IgG production. However, the polarity of lung response induced by MSS and the mechanisms underlying this inflammatory response remain unknown. Using a mouse model, we show that MSS induced a weak TH2 (CD4+/IL-13+T cells) strong TH17 (CD4+/IL-17A+T cells) lung response, characterized by IgG1 (but not IgG2a and IgE) production. Moreover, mice did not develop airway hyperresponsiveness following MSS exposure. Interestingly, increasing MSS quantity led to a lower eosinophil count associated with a decreased TH2 response. Using transgenic mice, we found that eosinophils, mast cells and ILC2 cells are not required for the TH2 and TH17 inflammatory response to MSS. However, Tlr4 −/− mice (but not Tlr2 −/− ) had reduced airway inflammation compared to WT mice after exposure to MSS, indicating a crucial role for TLR4 activation in this specific response. Finally, heat denaturation and zymography studies suggested TLR4 activation likely occurs through MSS protein antigen recognition rather than by enzymatic activity and cell damage. We conclude that MSS induces a TH17 inflammatory lung response via TLR4 signaling.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».