Investigating neutrophil cell death in TB pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neutrophils are one of the major early role players in antimycobacterial immunity. Upon infection, neutrophils can undergo NETosis, a cell death characterized by release of neutrophil extracellular traps (NETs). The role of NETosis in TB progression remains poorly characterized. We aim to characterize mechanisms underlying NETosis during TB pathogenesis by identifying genes that drive the cell death, and to determine their potential as markers of disease progression in high-risk individuals. Finally, we intend to evaluate neutrophil associated genes as targets for host directed therapy to reduce pathological damage caused by NETosis. Methods: Quantitative PCR will be used to quantify expression of specific genes identified in the blood of individuals with active lung disease (n=30), compared to those from healthy (n=30) and latently infected individuals (LTBI) (n=30). In addition, temporal events associated with NETosis will be measured using live microscopy in a neutrophil in vitro model of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection. Candidate genes found to be associated with NETosis will be targeted with pharmaceutical inhibitors. Conclusion: Genes associated with neutrophil mediated cell death may serve as potential biomarkers of pathological damage and disease progression, as well as targets for host-directed therapy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».