Muramylpeptide shedding modulates cell sensing of Shigella flexneri
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infections trigger the activation of innate immunity through the interaction of pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) with pattern recognition molecules (PRMs). The nucleotide-binding oligomerization domain (Nod) proteins are intracellular PRMs that recognize muramylpeptides contained in peptidoglycan (PGN) of bacteria. It is still unclear how Nod1 physically interacts with PGN, a structure internal to the Gram-negative bacterial envelope. To contribute to the understanding of this process, we demonstrate that, like Escherichia coli, Bordetella pertussis and Neisseria gonorrheae, the Gram-negative pathogen Shigella spontaneously releases PGN fragments and that this process can be increased by inactivating either ampG or mppA, genes involved in PGN recycling. Both Shigella mutants, but especially the strain carrying the mppA deletion, trigger Nod1-mediated NF-kappaB activation to a greater extent than the wild-type strain. Likewise, muramylpeptides spontaneously shed by Shigella are able per se to trigger a Nod1-mediated response consistent with the relative amount. Finally, we found that qualitative changes in muramylpeptide shedding can alter in vivo host responses to Shigella infection. Our findings support the idea that muramylpeptides released by pathogens during infection could modulate the immune response through Nod proteins and thereby influence the outcome of disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».