Distinct functional motifs within the IL-17 receptor regulate signal transduction and target gene expression
Notice bibliographique
Résumé
IL-17 is the founding member of a novel family of proinflammatory cytokines that defines a new class of CD4+ effector T cells, termed "Th17." Mounting evidence suggests that IL-17 and Th17 cells cause pathology in autoimmunity, but little is known about mechanisms of IL-17RA signaling. IL-17 through its receptor (IL-17RA) activates genes typical of innate immune cytokines, such as TNFalpha and IL-1beta, despite minimal sequence similarity in their respective receptors. A previous bioinformatics study predicted a subdomain in IL-17-family receptors with homology to a Toll/IL-1R (TIR) domain, termed the "SEFIR domain." However, the SEFIR domain lacks motifs critical for bona fide TIR domains, and its functionality was never verified. Here, we used a reconstitution system in IL-17RA-null fibroblasts to map functional domains within IL-17RA. We demonstrate that the SEFIR domain mediates IL-17RA signaling independently of classic TIR adaptors, such as MyD88 and TRIF. Moreover, we identified a previously undescribed"TIR-like loop" (TILL) required for activation of NF-kappaB, MAPK, and up-regulation of C/EBPbeta and C/EBPdelta. Mutagenesis of the TILL domain revealed a site analogous to the LPS(d) mutation in TLR4, which renders mice insensitive to LPS. However, a putative salt bridge typically found in TIR domains appears to be dispensable. We further identified a C-terminal domain required for activation of C/EBPbeta and induction of a subset IL-17 target genes. This structure-function analysis of a IL-17 superfamily receptor reveals important differences in IL-17RA compared with IL-1/TLR receptors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».