Using model systems to unravel host– <i>Pseudomonas aeruginosa</i> interactions
Notice bibliographique
Résumé
Using model systems in infection biology has led to the discoveries of many pathogen-encoded virulence factors and critical host immune factors to fight pathogenic infections. Studies of the remarkable Pseudomonas aeruginosa bacterium that infects and causes disease in hosts as divergent as humans and plants afford unique opportunities to shed new light on virulence strategies and host defence mechanisms. One of the rationales for using model systems as a discovery tool to characterise bacterial factors driving human infection outcomes is that many P. aeruginosa virulence factors are required for pathogenesis in diverse different hosts. On the other side, many host signalling components, such as the evolutionarily conserved mitogen-activated protein kinases, are involved in immune signalling in a diverse range of hosts. Some model organisms that have less complex immune systems also allow dissection of the direct impacts of innate immunity on host defence without the interference of adaptive immunity. In this review, we start with discussing the occurrence of P. aeruginosa in the environment and the ability of this bacterium to cause disease in various hosts as a natural opportunistic pathogen. We then summarise the use of some model systems to study host defence and P. aeruginosa virulence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».