Tick extracellular vesicles alter keratinocyte function in the skin epidermis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wound healing has been extensively studied through the lens of inflammatory disorders and cancer, but limited attention has been given to hematophagy and arthropod-borne diseases. Hematophagous ectoparasites, including ticks, subvert the wound healing response to maintain prolonged attachment and facilitate blood-feeding. Here, we unveil a strategy by which extracellular vesicles (EVs) ensure blood-feeding and arthropod survival in three medically relevant tick species. Through single cell RNA sequencing and murine genetics, we demonstrate that wildtype animals infested with EV-deficient Ixodes scapularis display a unique epidermal sub-population with a mesenchymal-like transcriptional program and an overrepresentation of pathways connected to wound healing. Furthermore, tick EVs inhibit proliferation and diminish the capacity of wound closure in keratinocytes. This occurrence was linked to phosphoinositide 3-kinase activity, keratinocyte growth factor 1 (KGF-1) and transforming growth factor β (TGF-β) levels. Collectively, we uncovered a strategy employed by a blood-feeding arthropod that disrupts the circuitry in cutaneous wound healing, contributing to ectoparasite fitness.
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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 | 0,000 |
| 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 ».