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Enregistrement W3139456480 · doi:10.3389/fimmu.2021.600979

Tenascin-C Deficiency Is Associated With Reduced Bacterial Outgrowth During Klebsiella pneumoniae-Evoked Pneumosepsis in Mice

2021· article· en· W3139456480 sur OpenAlexaff
Mariska T. Meijer, Alex F. de Vos, Brendon P. Scicluna, Joris J. T. H. Roelofs, Chérine Abou Fayçal, Gertraud Orend, Fabrice Uhel, Tom van der Poll

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesZonMwAgence Nationale de la RechercheAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeMicrobiologyKlebsiellaBiologyMedicinePathologyImmunologyEscherichia coliGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tenascin C (TNC) is an extracellular matrix glycoprotein that recently emerged as an immunomodulator. TNC-deficient (TNC−/−) mice were reported to have a reduced inflammatory response upon systemic administration of lipopolysaccharide, the toxic component of gram-negative bacteria. Here, we investigated the role of TNC during gram-negative pneumonia derived sepsis. TNC+/+ and TNC−/− mice were infected with Klebsiella pneumoniae via the airways and sacrificed 24 and 42 h thereafter for further analysis. Pulmonary TNC protein levels were elevated 42 h after infection in TNC+/+ mice and remained undetectable in TNC−/− mice. TNC−/− mice showed modestly lower bacterial loads in lungs and blood, and a somewhat reduced local—but not systemic—inflammatory response. Moreover, TNC−/− and TNC+/+ mice did not differ with regard to neutrophil recruitment, lung pathology or plasma markers of distal organ injury. These results suggest that while TNC shapes the immune response during lipopolysaccharide-induced inflammation, this role may be superseded during pneumosepsis caused by a common gram-negative pathogen.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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