Francisella tularensis Uses Cholesterol and Clathrin-Based Endocytic Mechanisms to Invade Hepatocytes
Notice bibliographique
Résumé
Francisella tularensis are highly infectious microbes that cause the disease tularemia. Although much of the bacterial burden is carried in non-phagocytic cells, the strategies these pathogens use to invade these cells remains elusive. To examine these mechanisms we developed two in vitro Francisella-based infection models that recapitulate the non-phagocytic cell infections seen in livers of infected mice. Using these models we found that Francisella novicida exploit clathrin and cholesterol dependent mechanisms to gain entry into hepatocytes. We also found that the clathrin accessory proteins AP-2 and Eps15 co-localized with invading Francisella novicida as well as the Francisella Live Vaccine Strain (LVS) during hepatocyte infections. Interestingly, caveolin, a protein involved in the invasion of Francisella in phagocytic cells, was not required for non-phagocytic cell infections. These results demonstrate a novel endocytic mechanism adopted by Francisella and highlight the divergence in strategies these pathogens utilize between non-phagocytic and phagocytic cell invasion.
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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) | 0,000 | 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 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 ».