Sex-specific impacts of lung viral infection on brain microglia and astrocytes 2565
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Introduction Recent studies suggest respiratory infections like SARS-CoV-2 can influence brain glial cell behavior. Early-life stress, such as neonatal stress, may predispose the nervous system to an exacerbated response during immune challenges. Thus, we investigated how early-life stress modifies glial cell activation and function during Sendai virus-induced lung inflammation, and assess its impact on neuroimmune responses and susceptibility to respiratory diseases in adulthood. Methods This study used a neonatal maternal separation (NMS) rat model in which Sprague Dawley rats were separated from their mother for 3 hours daily from postnatal days 3 to 12. At 8-10 weeks, rats were infected intranasally with Sendai virus, and brain glial cells were analyzed by flow cytometry post-infection. Results Activation markers of the microglia and astrocytes are modulated by Sendaï infection differently in response to stress and sex. Viral infection increased CD200 on astrocytes 4 days post-infection. At the same time, activated microglia MHCII levels were lower, with differences across sexes and between NMS and control groups. Conclusion Respiratory viral infections may affect glial cell activation, showing a pattern aligning with human SARS-CoV-2 observations. Early-life stress may further influence the glial response to such infections, emphasizing the role of developmental factors and immune challenges in shaping neuroimmune responses. Funding Sources Supported by CIHR, FRQS, Quebec Respiratory Health Network and Fondation IUCPQ. Topic Categories Neuroimmunology (NEUR)
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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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».