Effect of Pre-Treatment with a Recombinant Chicken Interleukin-17A on Vaccine Induced Immunity against a Very Virulent Marek’s Disease Virus
Notice bibliographique
Résumé
The host response to pathogenic microbes can lead to expression of interleukin (IL)-17, which has antimicrobial and anti-viral activity. However, relatively little is known about the basic biological role of chicken IL-17A against avian viruses, particularly against Marek’s disease virus (MDV). We demonstrate that, following MDV infection, upregulation of IL-17A mRNA and an increase in the frequency of IL-17A+ T cells in the spleen occur compared to control chickens. To elaborate on the role of chIL-17A in MD, the full-length chIL-17A coding sequence was cloned into a pCDNA3.1-V5/HIS TOPO plasmid. The effect of treatment with pcDNA:chIL-17A plasmid in combination with a vaccine (HVT) and very virulent(vv)MDV challenge or vvMDV infection was assessed. In combination with HVT vaccination, chickens that were inoculated with the pcDNA:chIL-17A plasmid had reduced tumor incidence compared to chickens that received the empty vector control or that were vaccinated only (66.6% in the HVT + empty vector group and 73.33% in HVT group versus 53.3% in the HVT + pcDNA:chIL-17A). Further analysis demonstrated that the chickens that received the HVT vaccine and/or plasmid expressing IL-17A had lower MDV-Meq transcripts in the spleen. In conclusion, chIL-17A can influence the immunity conferred by HVT vaccination against MDV infection in chickens.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».