Egr-1 deficiency protects host against <i>Pseudomonas aeruginosa</i> lung infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic pathogen that is the major cause of nosocomial infections in cystic fibrosis patients and immunocompromised individuals. The molecular mechanisms governing immune responses to P. aeruginosa infection remain incompletely defined. Early Growth Response 1 (Egr-1) is a zinc-finger transcription factor that binds to the GC-rich DNA consensus sequences in the promotor of target genes, important for cell growth, differentiation and survive. Aberrant expression of Egr-1 has been implicated in many inflammatory diseases. In this study, we demonstrate that Egr-1 deficiency protects host against P. aeruginosa infection in a mouse model of acute bacterial pneumonia. Egr-1 expression was rapidly and transiently induced both in vitro and in vivo upon P. aeruginosa infection. Egr-1-deficient mice displayed decreased disease score, reduced systemic levels of proinflammatory cytokines and impaired NF-κB and NFAT activation compared to wild-type mice. Interestingly, Egr-1 deficiency leads to enhanced bacterial clearance and increased nitric oxide production in lung whereas it has no impact on neutrophil recruitment. Further studies revealed that Egr-1-deficient neutrophils displayed elevated bacterial killing ability. Altogether, these findings suggest that Egr-1 promotes inflammatory responses by enhancing NF-κB and NFAT activation and plays a detrimental role in host defense against P. aeruginosa lung infection by negatively regulating nitric oxide production for bacterial clearance.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».