Discrete and conserved inflammatory signatures drive thrombosis in different organs after Salmonella infection
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation-induced thrombosis is a common consequence of bacterial infections, such as those caused by Salmonella Typhimurium (STm). The presentation of multi-organ thrombosis post-infection that develops and resolves with organ-specific kinetics raises significant challenges for its therapeutic control. Here, we identify specific inflammatory events driving thrombosis in the spleens and livers of STm-infected mice. IFN-γ or platelet expression of C-type lectin-like receptor CLEC-2, key drivers of thrombosis in liver, are dispensable for thrombosis in the spleen. Platelets, monocytes, and neutrophils are identified as core constituents of thrombi in both organs. Depleting either neutrophils or monocytic cells abrogates thrombus formation. Neutrophils and monocytes secrete TNF and blocking TNF diminishes both thrombosis and inflammation, which correlates with reduced endothelial expression of E-selectin and leukocyte infiltration. Moreover, inhibiting tissue factor and P-selectin glycoprotein ligand-1 pathways impairs thrombosis in both spleen and liver. Therefore, we identify organ-specific, and shared mechanisms driving thrombosis within a single infection. This may inform on tailoring treatments towards infection-induced inflammation, and single- or multi-organ thrombosis, based on the clinical need.
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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 ».