Tollip-induced down-regulation of MARCH1
Notice bibliographique
Résumé
In addition to their classical antigen presenting functions, MHC class II molecules potentiate the TLR-triggered production of pro-inflammatory cytokines. Here, we have addressed the effect of Tollip and MARCH1 on the regulation of MHC II trafficking and TLR signaling. Our results show that MARCH1-deficient mice splenocytes are impaired in their capacity to produce pro-inflammatory cytokines in response to poly(I:C) and that TLR3 and MHC II molecules interact in the endocytic pathway. Knocking down Tollip expression in human CIITA(+) HeLa cells increased expression of HLA-DR but reduced the proportion of MHC II molecules associated with the CLIP peptide. Truncation of the HLA-DR cytoplasmic tails abrogated the effect of Tollip on MHC class II expression. While overexpression of Tollip did not affect HLA-DR levels, it antagonized the function of co-transfected MARCH1. We found that Tollip strongly reduced MARCH1 protein levels and that the two molecules appear to compete for binding to MHC II molecules. Altogether, our results demonstrate that Tollip regulates MHC class II trafficking and that MARCH1 may represent a new Tollip target.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».