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Enregistrement W3159957088 · doi:10.1101/2021.05.05.442761

Vascular tropism models of blood-borne microbial dissemination

2021· preprint· en· W3159957088 sur OpenAlexafffund
Anna E. Boczula, Amy Ly, Rhodaba Ebady, Janet Cho, Zoha Anjum, Nataliya Zlotnikov, Henrik Persson, Tanya Odisho, Craig A. Simmons, Tara J. Moriarty

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésTropismBiologyBorrelia burgdorferiTissue tropismExtravasationImmune systemCell typeCell biologyPathologyCellImmunologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Similar to circulating tumour and immune cells, many blood-borne microbes preferentially “home” to specific vascular sites and tissues during hematogenous dissemination 1–5 . For many pathogens, the “postal codes” and mechanisms responsible for tissue-specific vascular tropism are unknown and have been challenging to unravel. Members of the Lyme disease Borreliella burgdorferi species complex infect a broad range of mammalian tissues and exhibit complex strain-, species- and host-specific tissue tropism patterns. Intravenous perfusion experiments and intravital microscopy studies suggest that heterogeneous tissue tropism properties may depend on tissue-specific differences in host and microbial molecules supporting vascular interaction and extravasation. However, interpreting these studies can be complicated because of the immune-protective moonlighting (multitasking) properties of many B. burgdorferi adhesins. Here, we investigated whether B. burgdorferi vascular interaction properties measured by live cell imaging and particle tracking in aorta, bladder, brain, joint and skin microvascular flow chamber models predict strain- and tissue-specific dissemination patterns in vivo These studies identified strain- and endothelial cell type-specific interaction properties that accurately predicted in vivo dissemination of B. burgdorferi to bladder, brain, joint and skin but not aorta, and indicated that dissemination mechanisms in all of these tissues are distinct. Thus, the ability to interact with vascular surfaces under physiological shear stress is a key determinant of tissue-specific tropism for Lyme disease bacteria. The methods and model systems reported here will be invaluable for identifying and characterizing the diverse, largely undefined molecules and mechanisms supporting dissemination of Lyme disease bacteria. These methods and models may be useful for studying tissue tropism and vascular dissemination mechanisms of other blood-borne microbes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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