Fever integrates antimicrobial defences, inflammation control, and tissue repair in a cold-blooded vertebrate
Notice bibliographique
Résumé
Multiple lines of evidence support the value of moderate fever to host survival, but the mechanisms involved remain unclear. This is difficult to establish in warm-blooded animal models, given the strict programmes controlling core body temperature and the physiological stress that results from their disruption. Thus, we took advantage of a cold-blooded teleost fish that offered natural kinetics for the induction and regulation of fever and a broad range of tolerated temperatures. A custom swim chamber, coupled to high-fidelity quantitative positional tracking, showed remarkable consistency in fish behaviours and defined the febrile window. Animals exerting fever engaged pyrogenic cytokine gene programmes in the central nervous system, increased efficiency of leukocyte recruitment into the immune challenge site, and markedly improved pathogen clearance in vivo, even when an infecting bacterium grew better at higher temperatures. Contrary to earlier speculations for global upregulation of immunity, we identified selectivity in the protective immune mechanisms activated through fever. Fever then inhibited inflammation and markedly improved wound repair. Artificial mechanical hyperthermia, often used as a model of fever, recapitulated some but not all benefits achieved through natural host-driven dynamic thermoregulation. Together, our results define fever as an integrative host response that regulates induction and resolution of acute inflammation, and demonstrate that this integrative strategy emerged prior to endothermy during evolution.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».