Nucleic acid sensing Toll-like receptors 3 and 9 play complementary roles in the development of bacteremia after nasal colonization associated with influenza co-infection
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus pneumoniae can cause mortality in infant, elderly, and immunocompromised individuals owing to invasion of bacteria to the lungs, the brain, and the blood. In building strategies against invasive infections, it is important to achieve greater understanding of how the pneumococci are able to survive in the host. Toll-like receptors (TLRs), critically important components in the innate immune system, have roles in various stages of the development of infectious diseases. Endosomal TLRs recognize nucleic acids of the pathogen, but the impact on the pneumococcal diseases of immune responses from signaling them remains unclear. To investigate their role in nasal colonization and invasive disease with/without influenza co-infection, we established a mouse model of invasive pneumococcal diseases directly developing from nasal colonization. TLR9 KO mice had bacteremia more frequently than wildtype in the pneumococcal mono-infection model, while the occurrence of bacteremia was higher among TLR3 KO mice after infection with influenza in advance of pneumococcal inoculation. All TLR KO strains showed poorer survival than wildtype after the mice had bacteremia. The specific and protective role of TLR3 and TLR9 was shown in developing bacteremia with/without influenza co-infection respectively, and all nucleic sensing TLRs would contribute equally to protecting sepsis after bacteremia.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».