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Enregistrement W4308120819 · doi:10.3390/cells11213459

Host Response of Human Epidermis to Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus Biofilm Infection and Synthetic Antibiofilm Peptide Treatment

2022· article· en· W4308120819 sur OpenAlexafffund
Bing Wu, Travis M. Blimkie, Evan F. Haney, Reza Falsafi, Noushin Akhoundsadegh, Robert E. W. Hancock

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit Leiden
Mots-clésBiofilmMicrobiologyStaphylococcus aureusEpidermis (zoology)InflammationStaphylococcal Skin InfectionsBiologySkin infectionBarrier functionBacteriaImmunologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial biofilm infections associated with wounded skin are prevalent, recalcitrant, and in urgent need of treatments. Additionally, host responses in the skin to biofilm infections are not well understood. Here we employed a human organoid skin model to explore the transcriptomic changes of thermally-injured epidermis to methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) biofilm colonization. MRSA biofilm impaired skin barrier function, enhanced extracellular matrix remodelling, elicited inflammatory responses including IL-17, IL-12 family and IL-6 family interleukin signalling, and modulated skin metabolism. Synthetic antibiofilm peptide DJK-5 effectively diminished MRSA biofilm and associated skin inflammation in wounded human ex vivo skin. In the epidermis, DJK-5 shifted the overall skin transcriptome towards homeostasis including modulating the biofilm induced inflammatory response, promoting the skin DNA repair function, and downregulating MRSA invasion of thermally damaged skin. These data clarified the underlying immunopathogenesis of biofilm infections and revealed the intrinsic promise of synthetic peptides in reducing inflammation and biofilm infections.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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