Étude de l’effet d’une pré-infection avec Mycoplasma hyopneumoniae et/ou Mycoplasma hyorhinis sur la pathogénèse de Streptococcus suis sérotype 2
Bibliographic record
Abstract
Le « porcine respiratory disease complex » (PRDC) est un trouble multifactoriel dû à une infection simultanée ou séquentielle de divers micro-organismes pouvant intensifier ou prolonger les signes cliniques des porcs. On retrouve dans ce complexe Mycoplasma hyopneumoniae, un des agents initiateurs du PRDC et agent primaire de la pneumonie enzootique (EP) chez les porcs. Streptococcus suis est l’un des agents pathogènes secondaires du PRDC, c’est également un agent pathogène important induisant principalement des méningites, des septicémies et la mort subite des porcelets post-sevrés. Mycoplasma hyorhinis est également l’un des agents pathogènes secondaires du PRDC, et va induire des inflammations sérofibrineuses chez les porcelets. Comme ces trois pathogènes sont retrouvés au sein du PRDC et au niveau des voies respiratoires supérieures des porcs, il pourrait exister un effet positif des mycoplasmes sur la pathogénèse de S. suis. C’est pourquoi différentes expériences in vitro ont été réalisées avec les cellules épithéliales porcines (NPTr), les macrophages alvéolaires porcins (PAMs) et les cellules dendritiques porcines (BM-DCs) qui ont été pré-infectés par les mycoplasmes puis infectés avec S. suis. Il a été observé que la cytotoxicité et l’inflammation des cellules porcines ont été significativement augmentées lorsqu’elles ont été pré-infectées par les mycoplasmes puis infectées par S. suis. Cependant, la pré-infection des cellules n’a pas joué de rôle sur l’adhésion et l’invasion de S. suis, sur la phagocytose et la survie intracellulaire de la bactérie. Cette étude semble montrer que la pré-infection des mycoplasmes pourraient induire un contexte inflammatoire favorisant la pathogenèse de S. suis.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".