The role of NKT cells in systemic Methicillin-resistant <i>Staphylococcus aureus</i> (MRSA) infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) is an extracellular pathogen responsible for many deaths in the hospital setting each year. The role of conventional T cells in MRSA infection has been extensively studied, however the role of CD1d-restricted natural killer T (NKT) cells in MRSA infection is unknown. NKT cells are divided into 2 subsets, type I expressing an invariant TCR, and type II NKT cells, expressing diverse TCR. Mice lacking both NKT cell subsets showed increased bacterial burdens, inflammatory foci, and neutrophilic infiltrates in the kidneys and increased bacterial burdens in the liver at early times post infection. Both type I and type II NKT cells are activated after SA infection and produce IFN-g. We identified polar lipid species from the cell membrane of MRSA that induce CD1d-dependent IFN-g production by type II NKT cells. We also demonstrate that type I NKT cells, together with neutrophils, control bacterial burdens in infected macrophages. Therefore, NKT cells can become activated and produce protective cytokines in response to MRSA infection that enhances control of infection prior to conventional T cell activation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».