The Pekin duck <scp>IL</scp>‐10R2 common chain: c<scp>DNA</scp> cloning, genomic structure, molecular characterization and m<scp>RNA</scp> expression analysis
Notice bibliographique
Résumé
The interleukin-10 receptor 2 (IL-10R2, IL-10Rβ) is required for the signalling of the class 2 cytokines IL-10, IL-22, IL-26 and IFN-λ1-3 . Here, we describe the identification of the Pekin duck IL-10R2 (duIL-10R2) common chain and its gene structure. The duIL-10R2 cDNA encodes a 343 amino acid protein that has an amino acid identity of 76% and 42% with chicken and human IL-10R2, respectively. Binding residues of human IL-10R2 for IL-10 and IL-22 were mostly conserved in the avian IL-10R2 proteins within loops L3 and L5, but not within loops L2 and L6. Homology modelling of the duIL-10R2 extracellular domain structure using soluble human IL-10R2 (shIL-10R2, PDB ID: 3LQM) as a template revealed a protruding loop L5 and two distinct clefts between loops L2/L3 and L3/L5, similar to shIL-10R2. However, in contrast to the three amino acid β-hairpin loop L2 of shIL-10R2, loop L2 of duIL-10R2 is five residues longer. Residues within a putative Tyk2 binding site were highly conserved across all vertebrate IL-10R2 proteins examined. The duIL-10R2 gene shares a seven exon-six intron structure with chicken and human IL-10R2 genes, but avian genes are more compact. DuIL-10R2 mRNA was constitutively expressed in all tissues. Mitogen stimulation of duck peripheral blood mononuclear cells (PBMC) did not alter transcript levels. Our observations suggest that genomic organization and structural features implicated in multiple cytokine-binding properties of human IL-10R2 are conserved in duck IL-10R2, but the evolutionary changes that appear to have lead to low-affinity cytokine interaction within loop L2 are distinct to mammalian species.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».