Host–Pathogen Interactions of Marine Gram-Positive Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
spp. cause economic losses in marine fish aquaculture worldwide. Comprehensive information on these pathogens and their dynamic interactions with their respective fish-host systems are critical to developing effective prophylactic measures and treatments. While much is known about bacterial virulence and fish immune response, it is necessary to synthesize the knowledge in terms of host-pathogen interactions as a centerpiece to establish a crucial connection between the intricate details of marine Gram-positive pathogens and their fish hosts. Therefore, this review provides a holistic view and discusses the different stages of the host-pathogen interactions of marine Gram-positive pathogens. Gram-positive pathogens can invade fish tissues, evade the fish defenses, proliferate in the host system, and modulate the fish immune response. Marine Gram-positive pathogens have a unique set of virulence factors that facilitate adhesion (e.g., adhesins, hemagglutination activity, sortase, and capsules), invasion (e.g., toxins, hemolysins/cytolysins, the type VII secretion system, and immune-suppressive proteins), evasion (e.g., free radical quenching, actin-based motility, and the inhibition of phagolysosomal fusion), and proliferation and survival (e.g., heme utilization and siderophore-mediated iron acquisition systems) in the fish host. After infection, the fish host initiates specific innate and adaptive immune responses according to the extracellular or intracellular mechanism of infection. Although efforts have continued to be made in understanding the complex interplay at the host-pathogen interface, integrated omics-based investigations targeting host-pathogen-marine environment interactions hold promise for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 tête enseignante, 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 ».