<i>Salmonella enterica</i> Serovar Typhimurium Travels to Mesenteric Lymph Nodes Both with Host Cells and Autonomously
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salmonella infection is a globally important cause of gastroenteritis and systemic disease and is a useful tool to study immune responses in the intestine. Although mechanisms leading to immune responses against Salmonella have been extensively studied, questions remain about how bacteria travel from the intestinal mucosa to the mesenteric lymph nodes (MLN), a key site for Ag presentation. In this study, we used a mouse model of infection with Salmonella enterica serovar Typhimurium (STM) to identify changes in intestinal immune cells induced during early infection. We then used fluorescently labeled STM to identify interactions with immune cells from the site of infection through migration in lymph to the MLN. We show that viable STM can be carried in the lymph by any subset of migrating dendritic cells but not by macrophages. Moreover, approximately half of the STM in lymph are not associated with cells at all and travel autonomously. Within the MLN, STM associates with dendritic cells and B cells but predominantly with MLN-resident macrophages. In conclusion, we describe the routes used by STM to spread systemically in the period immediately postinfection. This deeper understanding of the infection process could open new avenues for controlling it.
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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 | 0,000 |
| 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 ».