Bat adaptations in inflammation and cell death regulation contribute to viral tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Bats are reservoirs for multiple viruses, some of which are known to cause global disease outbreaks. Virus spillovers from bats have been implicated in zoonotic transmission. Some bat species can tolerate viral infections, such as infections with coronaviruses and paramyxoviruses, better than humans and with less clinical consequences. Bat species are speculated to have evolved alongside these viral pathogens, and adaptations within the bat immune system are considered to be associated with viral tolerance. Inflammation and cell death in response to zoonotic virus infections prime human immunopathology. Unlike humans, bats have evolved adaptations to mitigate virus infection-induced inflammation. Inflammatory cell death pathways such as necroptosis and pyroptosis are associated with immunopathology during virus infections, but their regulation in bats remains understudied. This review focuses on the regulation of inflammation and cell death pathways in bats. We also provide a perspective on the possible contribution of cell death-regulating proteins, such as caspases and gasdermins, in modulating tissue damage and inflammation in bats. Understanding the role of these adaptations in bat immune responses can provide valuable insights for managing future disease outbreaks, addressing human disease severity, and improving pandemic preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».