An in vitro study of type I interferon and inflammatory markers induced by dsRNA and dsRNA-phytoglycogen in rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the induction patterns for rainbow trout type I interferon and inflammatory markers is essential for the development of new antipathogenic therapeutics and vaccines as well as enhancing aquaculture productivity and biosecurity. Type I interferons (ex. ifn1) and interferon stimulated genes (ex. vig-3) as well as inflammatory markers such as interferon gamma (ifn-γ) and interleukin 1beta (il-1β) all play a crucial role in protecting rainbow trout against pathogen infection. One strategy to better understand how fish defend themselves is by studying the effects of synthetic viral dsRNA analogues such as polyinosinic:polycytidylic acid (poly IC) on the fish innate immune response. The current work utilizes a phytoglycogen-based nanoparticle (Nanodendrix; NDx) to enhance the immunostimulatory effects of poly IC in three rainbow trout cell lines derived from monocyte/macrophages (RTS11), gonads (RTG-2) and gill (RTgill-W1). Variations in innate immune responses were observed between cell lines, between poly IC and poly IC + NDx treatment groups and between transcript, protein and antiviral response levels of study. The poly IC + NDx complex demonstrated prolonged immune stimulation up to 96h post-treatment and exhibited significant inhibition of infectious pancreatic necrosis virus (IPNV) replication. These findings highlight the potential of poly IC + NDx complexes as a novel antiviral therapeutic approach for future in vitro and in vivo studies.
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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) | 0,000 | 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 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 ».