Impact of Bacterial Toxins in the Lungs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial toxins play a key role in the pathogenesis of lung disease. Based on their structural and functional properties, they employ various strategies to modulate lung barrier function and to impair host defense in order to promote infection. Although in general, these toxins target common cellular signaling pathways and host compartments, toxin- and cell-specific effects have also been reported. Toxins can affect resident pulmonary cells involved in alveolar fluid clearance (AFC) and barrier function through impairing vectorial Na+ transport and through cytoskeletal collapse, as such, destroying cell-cell adhesions. The resulting loss of alveolar-capillary barrier integrity and fluid clearance capacity will induce capillary leak and foster edema formation, which will in turn impair gas exchange and endanger the survival of the host. Toxins modulate or neutralize protective host cell mechanisms of both the innate and adaptive immunity response during chronic infection. In particular, toxins can either recruit or kill central players of the lung’s innate immune responses to pathogenic attacks, i.e., alveolar macrophages (AMs) and neutrophils. Pulmonary disorders resulting from these toxin actions include, e.g., acute lung injury (ALI), the acute respiratory syndrome (ARDS), and severe pneumonia. When acute infection converts to persistence, i.e., colonization and chronic infection, lung diseases, such as bronchitis, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and cystic fibrosis (CF) can arise. The aim of this review is to discuss the impact of bacterial toxins in the lungs and the resulting outcomes for pathogenesis, their roles in promoting bacterial dissemination, and bacterial survival in disease progression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle