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Enregistrement W7005085209

Perturbation of host cell cytoskeleton by cranberry proanthocyanidin and its effect on enteric infections

2011· dissertation· en· W7005085209 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHydro-QuébecCranberry InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésVirulenceEnteropathogenic Escherichia coliEscherichia coliSalmonellaEnterobacteriaceaeCytoskeletonCellActin cytoskeletonSalmonella entericaGentamicin protection assay
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cranberry-derived compounds, including a fraction known as proanthocyanidins (PACs) exhibit anti-microbial, anti-infective, and anti-adhesive properties against a number of disease-causing organisms.This thesis illustrates the effect of cranberry proanthocyanidins (CPACs) on t he infection of epithelial cells by two enteric bacterial pathogens, enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) and Salmonella Typhimurium.Immunofluorescence data showed that actin pedestal formation, required for infection by enteropathogenic Escherichia coli (EPEC), was disrupted in the presence of CPACs.In addition, invasion of HeLa cells by Salmonella Typhimurium was significantly reduced.CPACs had no e ffect on ba cterial growth, on the production of bacterial virulence proteins or the viability of host cells.Interestingly, we found that CPACs had a potent and dose-dependent effect on t he host cell cytoskeleton that was evident even in uninfected cells.C PACs inhibited the phagocytosis of inert particles by a macrophage I would first like to thank my supervisors, Professor Nathalie Tufenkji as well as Professor Samantha Gruenheid for their continuous support, guidance and encouragement along the way.I will always be grateful for their patience and dedication throughout the many different directions this project has taken.To the many mentors, teachers, and coaches serving as role models throughout my life; I wouldn't be the person I am today without your teachings and influences.To my labmates in the Complex Traits Group, in particular Ajitha Thanabalasuriar, Sarah Teatero, Lei Zhu, Mark Mime, Yonatan Lipsitz, you made each day worthwhile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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