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Enregistrement W4388531033 · doi:10.3390/microbiolres14040126

Model of Pulmonary Co-Infection of Aspergillus and Pseudomonas in Immunocompetent Mice

2023· article· en· W4388531033 sur OpenAlexfundno aff
Gabriele Sass, David A. Stevens

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Stanford UniversityMcGill University
Mots-clésIn vivoCystic fibrosisMicrobiologyBeadAspergillus fumigatusClearanceAspergillusPseudomonas aeruginosaLungIn vitroChemistryMedicineBiologyBacteriaMaterials scienceInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-infection with Pseudomonas (Pa) and Aspergillus (Af) commonly occurs in the airways of immune-compromised patients or in cystic fibrosis and frequently results in more severe outcomes than mono-infection. We affixed both pathogens to agar beads, separately (Af beads, Pa beads) or on the same bead (AfPa beads) and infected immunocompetent mice, an in vivo Af-Pa interaction model. Endotracheal administration was superior to intranasal, allowing larger beads to be administered resulting in longer lung residence. The CFU of the Af beads, diameter 150–250 µm, were detectable for ≤21 days. Af-bead-infected mice cleared the Af infection more than mice infected with AfPa beads, but Af clearance was the same with a combination of beads (Af beads + Pa beads). Pa-infected mice had more Pa clearance in the presence of Af than with Pa beads alone. In vitro studies supported our conclusion that the close proximity of Af and Pa (on AfPa beads) was disadvantageous for Af, whereas a larger distance (Af + Pa beads) was not. We demonstrated that the interaction between Pseudomonas and Aspergillus during co-infection can be studied in immunocompetent mice. The mutual inhibition of Af and Pa in vivo appears to be dependent on their proximity. We review the literature relating to animal models of infection with Af, Pa, or both.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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