Splenic gene expression of cytokines at multiple time points following lipopolysaccharide challenge in layers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate inflammatory responses to lipopolysaccharide (LPS) injection in layers. ANIMALS: 33 40-week-old laying hens were used. METHODS: 30 laying hens were divided into 2 groups: the first group was injected with 8 mg/kg LPS, while the second group was injected with sterile saline. At the start of the study, 3 birds served as a baseline and were used as the time 0 controls for both the saline and LPS-treated groups. Blood and spleen tissues were collected at 0 (before) and 1, 2, 3, 4, and 6 hours after injection. RESULTS: LPS administration increased splenic mRNA levels of IL-1β, IL-2, IL-6, IL-8, IL-10, interferon-γ, and tumor necrosis factor-α (P < .001) and serum IL-6 levels (P < .01) compared to saline injection. The mRNA expression of most cytokine genes increased rapidly toward peak values within 2 hours after the LPS injection, and then the difference between the saline and LPS treatments got smaller as time went on; serum IL-6 reached its highest concentration 2 hours after LPS administration. The magnitude of LPS-induced upregulation of gene expression was the highest for IL-6, followed by IL-1β and IL-8, and tumor necrosis factor-α was the least affected. CLINICAL RELEVANCE: The temporal and quantitative profile of these inflammatory mediators generated from this study provides valuable information in identifying the optimal time window and appropriate biomarkers for LPS-induced inflammation, which has significant implications in evaluating the effects of interventions on the immune system of chickens.
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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) | 0,001 | 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 ».