Host Cell Signalling and<i>Leishmania</i>Mechanisms of Evasion
Notice bibliographique
Résumé
Leishmania parasites are able to secure their survival and propagation within their host by altering signalling pathways involved in the ability of macrophages to kill pathogens or to engage adaptive immune system. An important step in this immune evasion process is the activation of host protein tyrosine phosphatase SHP-1 by Leishmania. SHP-1 has been shown to directly inactivate JAK2 and Erk1/2 and to play a role in the negative regulation of several transcription factors involved in macrophage activation. These signalling alterations contribute to the inactivation of critical macrophage functions (e.g., Nitric oxide, IL-12, and TNF-α). Additionally, to interfere with IFN-γ receptor signalling, Leishmania also alters several LPS-mediated responses. Recent findings from our laboratory revealed a pivotal role for SHP-1 in the inhibition of TLR-induced macrophage activation through binding to and inactivating IL-1-receptor-associated kinase 1 (IRAK-1). Furthermore, we identified the binding site as an evolutionarily conserved ITIM-like motif, which we named kinase tyrosine-based inhibitory motif (KTIM). Collectively, a better understanding of the evasion mechanisms utilized by Leishmania parasite could help to develop more efficient antileishmanial therapies in the near future.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».