TRIF is essential for the clearance of Pseudomonas aeruginosa from the mouse lung
Notice bibliographique
Résumé
Toll‐IL‐1 receptor domain‐containing adapter‐inducing IFN‐β (TRIF) and MyD88 are adaptor molecules that mediate two distinct Toll‐like receptor (TLR) signaling pathways. The MyD88 pathway is critical for the defense against a number of bacteria. Using a MyD88‐deficient animal model, we showed an important role of the MyD88 pathway in the host defense against Pseudomonas aeruginosa lung infection. Roles of TRIF in the host defense have largely been associated with virus infections. Here we investigated a role of TRIF in P. aeruginosa lung infection. TRIF deficient mice showed severe impairment in the clearance of P. aeruginosa from the lung when compared with wild type mice. A TRIF deficiency impairs production of a selective profile of cytokines and chemokines following P. aeruginosa lung infection. Interestingly, TRIF deficient and TRIF‐MyD88 double deficient mice showed similar levels of impairment in the clearance of P. aeruginosa from the lung and cytokine production, suggesting a major role of TRIF in P. aeruginosa lung infection. This study demonstrates for the first time that TRIF pathway is involved in the host defense against P. aeruginosa lung infection. Thus, the full development of host responses to P. aeruginosa lung infection requires both TRIF‐ and MyD88‐dependent mechanisms. Research funded by grants from CIHR, CCFF amd the IWK Health Centre
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».