Immune Activation of Type I IFNs by <i>Listeria monocytogenes</i> Occurs Independently of TLR4, TLR2, and Receptor Interacting Protein 2 but Involves TANK-Binding Kinase 1
Notice bibliographique
Résumé
Type I IFNs are well established antiviral cytokines that have also been shown to be induced by bacteria. However, the signaling mechanisms regulating the activation of these cytokines during bacterial infections remain poorly defined. We show that although Gram-negative bacteria can activate the type I IFN pathway through TLR4, the intracellular Gram-positive bacterium Listeria monocytogenes (LM) can do so independently of TLR4 and TLR2. Furthermore, experiments using genetic mutants and chemical inhibitors suggest that LM-induced type I IFN activation occurs by an intracellular pathway involving the serine-threonine kinase TNFR-associated NF-kappaB kinase (TANK)-binding kinase 1 (TBK1). Interestingly, receptor-interacting protein 2, a component of the recently discovered nucleotide-binding oligomerization domain-dependent intracellular detection pathway, was not involved. Taken together, our data describe a novel signal transduction pathway involving TBK1 that is used by LM to activate type I IFNs. Additionally, we provide evidence that both the LM- and TLR-dependent pathways converge at TBK1 to activate type I IFNs, highlighting the central role of this molecule in modulating type I IFNs in host defense and disease.
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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) | 0,002 | 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 ».