The <i>LPS2</i> mutation in TRIF is atheroprotective in hyperlipidemic low density lipoprotein receptor knockout mice
Notice bibliographique
Résumé
Signaling through MyD88, an adaptor utilized by all TLRs except TLR3, is pro-atherogenic; however, it is unknown whether signaling through TIR-domain-containing adaptor-inducing interferon-β (TRIF), an adaptor used only by TLRs 3 and 4, is relevant to atherosclerosis. We determined that the TRIF(Lps2) lack-of-function mutation was atheroprotective in hyperlipidemic low density lipoprotein (LDL) receptor knockout (LDLr(-/-)) mice. LDLr(-/-) mice were crossed with either TRIF(Lps2) or TLR3 knockout mice. After feeding an atherogenic diet for 10-15 wks, atherosclerotic lesions in the heart sinus and aorta were quantitated. LDLr(-/-) mice with TRIF(Lps2) were significantly protected from atherosclerosis. TRIF(Lps2) led to a reduction in cytokines secreted from peritoneal macrophages (M) in response to hyperlipidemia. Moreover, heart sinus valves from hyperlipidemic LDLr(-/-) TRIF(Lps2) mice had significantly fewer lesional M. However, LDLr(-/-) mice deficient in TLR3 showed some enhancement of disease. Collectively, these data suggest that hyperlipidemia resulting in endogenous activation of the TRIF signaling pathway from TLR4 leads to pro-atherogenic events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».