β-Glucan reprograms neutrophils to promote disease tolerance against influenza A virus
Notice bibliographique
Résumé
Disease tolerance is an evolutionarily conserved host defense strategy that preserves tissue integrity and physiology without affecting pathogen load. Unlike host resistance, the mechanisms underlying disease tolerance remain poorly understood. In the present study, we investigated whether an adjuvant (β-glucan) can reprogram innate immunity to provide protection against influenza A virus (IAV) infection. β-Glucan treatment reduces the morbidity and mortality against IAV infection, independent of host resistance. The enhanced survival is the result of increased recruitment of neutrophils via RoRγt+ T cells in the lung tissue. β-Glucan treatment promotes granulopoiesis in a type 1 interferon-dependent manner that leads to the generation of a unique subset of immature neutrophils utilizing a mitochondrial oxidative metabolism and producing interleukin-10. Collectively, our data indicate that β-glucan reprograms hematopoietic stem cells to generate neutrophils with a new ‘regulatory’ function, which is required for promoting disease tolerance and maintaining lung tissue integrity against viral infection. Divangahi and colleagues report that β-glucan pretreatment before influenza A virus challenge can increase survival by inducing long-term reprogramming of neutrophils, promoting disease tolerance irrespective of viral load.
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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 ».