Mimicking Urinary Tract Infections Caused by Uropathogenic Escherichia coli Using a Human Three-Dimensional Tissue Engineering Model
Notice bibliographique
Résumé
are the main causal agent of urinary tract infections. These diseases can affect more than half of women during their lifetime. Moreover, recurrent urinary tract infections can affect up to 30% of patients, leading to higher social and economic costs for the community. No efficient treatment against the recurrent form of the disease has been discovered. Due to the low average rate of successful translation from 2D cell culture and in vivo animal models into clinical trials, new models that mimic pathologies, such as those produced by tissue engineering, are needed. A model of human-derived 3D bladder mucosa was produced by tissue engineering techniques using collagen gels and organ-specific primary human stromal and epithelial cell populations. This model was used to mimic the different steps of a urinary tract infection: adhesion, invasion, intracellular bacterial community and quiescent intracellular reservoir formation and, finally, bacteria resurgence after umbrella cell exfoliation through chitosan exposure to mimic the recurrent infection. The uropathogenic strain UTI-89-GFP was used as infectious bacteria and BL-21-GFP strain as a control. Our model is unique and is the first step toward mimicking the different phases of a UTI in a human context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».