A Requirement for Microglial TLR4 in Leukocyte Recruitment into Brain in Response to Lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
To study the mechanisms involved in leukocyte recruitment induced by local bacterial infection within the CNS, we used intravital microscopy to visualize the interaction between leukocytes and the microvasculature in the brain. First, we showed that intracerebroventricular injection of LPS could cause significant rolling and adhesion of leukocytes in the brain postcapillary venules of wild-type mice, while negligible recruitment was observed in TLR4-deficient C57BL/10ScCr mice and CD14 knockout mice, suggesting recruitment is mediated by TLR4/CD14-bearing cells. Moreover, we observed reduced but not complete inhibition of recruitment in MyD88 knockout mice, indicating both MyD88-dependent and -independent pathways are involved. The leukocyte recruitment responses in chimeric mice with TLR4-positive microglia and endothelium, but TLR4-negative leukocytes, were comparable to normal wild-type mice, suggesting either endothelium or microglia play a crucial role in the induction of leukocyte recruitment. LPS injection induced both microglial and endothelial activation in the CNS. Furthermore, minocycline, an effective inhibitor of microglial activation, completely blocked the rolling and adhesion of leukocytes in the brain and blocked TNF-alpha production in response to LPS in vivo. Minocycline did not affect activation of endothelium by LPS in vitro. TNFR p55/p75 double knockout mice also exhibited significant reductions in both rolling and adhesion in response to LPS, indicating TNF-alpha signaling is critical for the leukocyte recruitment. Our results identify a TLR4 detection system within the blood-brain barrier. The microglia play the role of sentinel cells detecting LPS thereby inducing endothelial activation and leading to efficient leukocyte recruitment to the CNS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».