<i>Francisella</i> bacteria encode genes required for efficient invasion and intracellular replication in hepatocytes
Notice bibliographique
Résumé
Francisella tularensis is a bacterium that can cause up to 60% mortality in humans. These microbes carry a cluster of conserved genes present in all F. tularensis subspecies called the Francisella pathogenicity island (FPI). Within the FPI, iglB , iglC , pdpA and vgrG genes are important for intracellular macrophage survival and virulence; yet, their role in epithelial cell infections, a major contributor to the progression of disease, is unclear. Given that F. tularensis uses dissimilar mechanisms to enter different cell types, we hypothesized that FPI genes play a crucial role in bacterial entry into epithelial cells. To test this hypothesis, BNL CL.2 hepatocytes were infected with F. novicida for up to 48 h. Detailed microscopic examination and gentamicin protection assay revealed that Δ iglB , Δ iglC , Δ vgrG , Δ pdpA Francisella mutants were invasion and replication deficient. We showed that gene complementation restored intracellular growth. Our data suggest that IglB, IglC, PdpA and VgrG are important for hepatocyte infections, as they are vital for efficient invasion and intracellular proliferation. Grant Funding Source : NSERC, CIHR
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».