tesG expression as a potential clinical biomarker for chronic Pseudomonas aeruginosa pulmonary biofilm infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pseudomonas aeruginosa infections in the lungs affect millions of children and adults worldwide. To our knowledge, no clinically validated prognostic biomarkers for chronic pulmonary P. aeruginosa infections exist. Therefore, this study aims to identify potential prognostic markers for chronic P. aeruginosa biofilm lung infections. METHODS: Here, we screened the expression of 11 P. aeruginosa regulatory genes (tesG, algD, lasR, lasA, lasB, pelB, phzF, rhlA, rsmY, rsmZ, and sagS) to identify associations between clinical status and chronic biofilm infection. RESULTS: RNA was extracted from 210 sputum samples from patients (n = 70) with chronic P. aeruginosa lung infections (mean age; 29.3-56.2 years; 33 female). Strong biofilm formation was correlated with prolonged hospital stays (212.2 days vs. 44.4 days) and increased mortality (46.2% (18)). Strong biofilm formation is associated with increased tesG expression (P = 0.001), influencing extended intensive care unit (P = 0.002) or hospitalisation stays (P = 0.001), pneumonia risk (P = 0.006), and mortality (P = 0.001). Notably, tesG expression is linked to the modulation of systemic and sputum inflammatory responses and predicts biofilm biomass. CONCLUSIONS: This study provides the first clinical dataset of tesG expression levels as a predictive biomarker for chronic P. aeruginosa pulmonary infections.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».