Epstein–Barr virus latent membrane protein 1 activation of NF-κB through IRAK1 and TRAF6
Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus latent membrane protein 1 (LMP1) activation of NF-kappaB is critical for Epstein-Barr virus-infected B lymphocyte survival. LMP1 activates the IkappaB kinase complex and NF-kappaB through two cytoplasmic signaling domains that engage tumor necrosis factor receptor-associated factor (TRAF)1/2/3/5 or TRADD and RIP. We now use cells lacking expression of TRAF2, TRAF5, TRAF6, IKKalpha, IKKbeta, IKKgamma, TAB2, IL-1 receptor-associated kinase (IRAK)1, or IRAK4 to assess their roles in LMP1-mediated NF-kappaB activation. LMP1-induced RelA nuclear translocation was similar in IKKalpha knockout (KO) and WT murine embryo fibroblasts (MEFs) but substantially deficient in IKKbeta KO MEFs. NF-kappaB-dependent promoter responses were also substantially deficient in IKKbeta KO MEFs but were hyperactive in IKKalpha KO MEFs. More surprisingly, NF-kappaB responses were near normal in TRAF2 and TRAF5 double-KO MEFs, IKKgamma KO MEFs, TAB2 KO MEFs, and IRAK4 KO MEFs but were highly deficient in TRAF6 KO MEFs and IRAK1 KO HEK293 cells. Consistent with the importance of TRAF6, LMP1-induced NF-kappaB activation in HEK293 cells was inhibited by expression of dominant-negative TAB2 and Ubc13 alleles. These data extend a role for IKKalpha in IKKbeta regulation, identify an unusual IKKbeta-dependent and IKKgamma-independent NF-kappaB activation, and indicate that IRAK1 and TRAF6 are essential for LMP1-induced NF-kappaB activation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».