Different Domains of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> Exoenzyme S Activate Distinct TLRs
Notice bibliographique
Résumé
Some bacterial products possess multiple immunomodulatory effects and thereby complex mechanisms of action. Exogenous administration of an important Pseudomonas aeruginosa virulence factor, exoenzyme S (ExoS) induces potent monocyte activation leading to the production of numerous proinflammatory cytokines and chemokines. However, ExoS is also injected directly into target cells, inducing cell death through its multiple effects on signaling pathways. This study addresses the mechanisms used by ExoS to induce monocyte activation. Exogenous administration resulted in specific internalization of ExoS via an actin-dependent mechanism. However, ExoS-mediated cellular activation was not inhibited if internalization was blocked, suggesting an alternate mechanism of activation. ExoS bound a saturable and specific receptor on the surface of monocytic cells. ExoS, LPS, and peptidoglycan were all able to induce tolerance and cross-tolerance to each other suggesting the involvement of a TLR in ExoS-recognition. ExoS activated monocytic cells via a myeloid differentiation Ag-88 pathway, using both TLR2 and the TLR4/MD-2/CD14 complex for cellular activation. Interestingly, the TLR2 activity was localized to the C-terminal domain of ExoS while the TLR4 activity was localized to the N-terminal domain. This study provides the first example of how different domains of the same molecule activate two TLRs, and also highlights the possible overlapping pathophysiological processes possessed by microbial toxins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».