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Enregistrement W4313383893 · doi:10.4049/jimmunol.200.supp.117.34

Recruited macrophages fail to restrict intracellular growth of <i>Mycobacterium tuberculosis</i>

2018· article· en· W4313383893 sur OpenAlexaff
Jessica Jang, J. Ernst

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMyeloidMicrobiologyChemokineMyelopoiesisMycobacterium tuberculosisFlow cytometryIntracellular parasiteImmunologyIntracellularCell biologyInflammationTuberculosisHaematopoiesisMedicineStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mycobacterium tuberculosis (Mtb), a bacterium that predominantly afflicts the lungs, infects over 10 million people per year and causes 1.7 million deaths per year. Immediately following infection, subsets of pulmonary myeloid cells will become infected with Mtb, starting with alveolar macrophages, and eventually spreading to neutrophils, recruited macrophages, monocytes and dendritic cells. These cells differ in their ability to restrict intracellular growth of Mtb. Using reporter Mtb that constitutively express mCherry and express GFP under the tetracycline promoter, we can differentiate between live Mtb (mCherry+ GFP+) and dead Mtb (mCherry+) by flow cytometry. We show that a larger percentage of CD11b+ recruited macrophages and Ly6C+ monocytes in the lungs contain live Mtb and fewer dead Mtb compared to other myeloid populations. This has been validated by sorting infected myeloid cells by flow cytometry and plating colony forming units (CFU). Recruited macrophages averaged 5,000–8,000 live bacilli per 1,000 sorted cells, while alveolar macrophages, neutrophils and dendritic cells harbored 1,000–2,000 live bacteria/1,000 sorted cells. Furthermore, genome-wide transcriptional profiling of these sorted myeloid populations reveal substantial differences in anti-bacterial mechanisms, metabolism and chemokine production between recruited macrophages and other myeloid populations. These include changes in production of interferons, lysosomal genes and tumor necrosis factor superfamily. Altogether, these data reveal that recruited macrophages are unable to restrict the intracellular growth and create a favorable environment for Mtb growth through their deficiency in anti-bacterial cytokines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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