From pathogenesis to immune defense: a review of repeat-in-toxins (RTX) and host response
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim Repeats-in-toxins (RTX) are a diverse family of virulence factors secreted by Gram-negative bacteria, playing a critical role in host–pathogen interactions. These multifunctional toxins disrupt host cell membranes, interfere with immune signaling, and contribute to bacterial survival and disease progression.Experimental Approach The host immune response to RTX toxins involves both innate and adaptive mechanisms, including cytokine production, inflammasome activation, and antibody-mediated neutralization. However, host-specific factors like age, sex, genetic predisposition, and environmental influences can modulate immune responses, potentially affecting disease severity and vaccine efficacy.Key Findings and Conclusions RTX toxins have been explored for both diagnostic and therapeutic applications. Their structural motifs serve as molecular markers for bacterial identification, and RTX-based vaccines, including subunit and DNA vaccines, show promise in preventing infections. However, antigenic variability and mechanisms of immune evasion pose significant hurdles to vaccine development. Moreover, challenges in vaccine development extend beyond antigenic variability, including aspects like effective delivery systems and appropriate adjuvants. Advances in computational modeling and epitope prediction may facilitate the design of broad-spectrum RTX vaccines. Future research should focus on optimizing immunization strategies and investigating RTX toxins as potential immunomodulators. Understanding RTX toxin–host interactions will be crucial for improving disease control and therapeutic interventions.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle