Evaluation of the effect of T regulatory cell depletion and donor BCG vaccination on <i>Mycobacterium tuberculosis</i> H37Ra infection using an <i>in vitro</i> model of human PBMC infection
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effect of T regulatory cells (Treg cells) and the impact of BCG vaccination history of donors using an in vitro model of Mycobacterium tuberculosis H37Ra infection of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). PBMCs from donors with or without prior BCG vaccination were depleted of Treg cells (PBMCs-Tregs) or not depleted with Treg cells (PBMCs + Tregs) were infected up to 8 days with Mtb H37Ra. Cell aggregates were smaller in PBMCs-Tregs compared to PBMCs + Tregs at day 8 post-infection. Mtb CFUs were higher in the PBMCs-Tregs compared to PBMCs + Tregs at days 3, 5 and 8. The levels of IL-17, IFN-γ (at days 3 and 5), and TNF-α and IL-6 (at day 3) were lower in PBMCs-Tregs compared to PBMCs + Tregs. In contrast, the levels of IL-10 and IL-4 cytokines were higher at day 3 in PBMCs-Tregs compared to PBMCs + Tregs. BCG vaccination status of donors had no impact on the mycobacterial culture, level of cytokines and immune cell populations. This study shows that depletion of Tregs in human PBMCs infected with Mtb H37Ra in vitro leads to a shift from a Th1 to a Th2 cytokine rich environment that supports the survival of Mtb in this model.
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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) | 0,001 | 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 ».