Feline Infectious Peritonitis as a Systemic Inflammatory Disease: Contribution of Liver and Heart to the Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Feline infectious peritonitis (FIP) is a fatal immune-mediated disease of cats, induced by feline coronavirus (FCoV). A combination of as yet poorly understood host and viral factors combine to cause a minority of FCoV-infected cats to develop FIP. Clinicopathological features include fever, vasculitis, and serositis, with or without effusions; all of which indicate a pro-inflammatory state with cytokine release. As a result, primary immune organs, as well as circulating leukocytes, have thus far been of most interest in previous studies to determine the likely sources of these cytokines. Results have suggested that these tissues alone may not be sufficient to induce the observed inflammation. The current study therefore focussed on the liver and heart, organs with a demonstrated ability to produce cytokines and therefore with huge potential to exacerbate inflammatory processes. The IL-12:IL-10 ratio, a marker of the immune system's inflammatory balance, was skewed towards the pro-inflammatory IL-12 in the liver of cats with FIP. Both organs were found to upregulate mRNA expression of the inflammatory triad of cytokines IL-1β, IL-6, and TNF-α in FIP. This amplifying step may be one of the missing links in the pathogenesis of this enigmatic disease.
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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) | 0,001 | 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 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 ».