Intelligent computer-aided process planning for rotationally symmetrical parts using neural network and expert system
Notice bibliographique
Résumé
Many important bacterial virulence factors act as mimics of mammalian proteins to subvert normal host cell processes. To identify bacterial protein mimics of components of the innate immune signaling pathway, we searched the bacterial genome database for proteins with homology to the Toll/interleukin-1 receptor (TIR) domain of the mammalian Toll-like receptors (TLRs) and their adaptor proteins. A previously uncharacterized gene, which we have named tlpA (for TIR-like protein A), was identified in the Salmonella enterica serovar Enteritidis genome that is predicted to encode a protein resembling mammalian TIR domains, We show that overexpression of TlpA in mammalian cells suppresses the ability of mammalian TIR-containing proteins TLR4, IL-1 receptor, and MyD88 to induce the transactivation and DNA-binding activities of NF-kappaB, a downstream target of the TIR signaling pathway. In addition, TlpA mimics the previously characterized Salmonella virulence factor SipB in its ability to induce activation of caspase-1 in a mammalian cell transfection model. Disruption of the chromosomal tlpA gene rendered a virulent serovar Enteritidis strain defective in intracellular survival and IL-1beta secretion in a cell culture infection model using human THP1 macrophages. Bacteria with disrupted tlpA also displayed reduced lethality in mice, further confirming an important role for this factor in pathogenesis. Taken together, our findings demonstrate that the bacterial TIR-like protein TlpA is a novel prokaryotic modulator of NF-kappaB activity and IL-1beta secretion that contributes to serovar Enteritidis virulence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».