Signaling through MyD88 Regulates Leukocyte Recruitment after Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Injury to the CNS provokes an innate inflammatory reaction that engages infiltrating leukocytes with the capacity to repair and/or exacerbate tissue damage. The initial cues that orchestrate leukocyte entry remain poorly defined. We have used flow cytometry to investigate whether MyD88, an adaptor protein that transmits signals from TLRs and receptors for IL-1 and IL-18, regulates leukocyte infiltration into the stab-injured entorhinal cortex (EC) and into sites of axonal degeneration in the denervated hippocampus. We have previously established the kinetics of leukocyte entry into the denervated hippocampus. We now show that significant leukocyte entry into the EC occurs within 3-12 h of stab injury. Whereas T cells showed small, gradual increases over 8 days, macrophage infiltration was pronounced and peaked within 12-24 h. MyD88 deficiency significantly reduced macrophage and T cell recruitment to the stab-injured EC and the denervated hippocampus at 5 days post-injury. Whereas macrophage and T cell entry remained impaired into the denervated hippocampus of MyD88-deficient mice at 8 days, leukocyte infiltration into the stab-injured EC was restored to levels observed in wild-type mice. Transcripts for TNF-alpha, IL-1beta, and CCL2, which increased >50-fold after stab injury in C57BL/6 mice at the time of peak expression, were severely reduced in injured MyD88 knockout mice. Leukocyte recruitment and gene expression were unaffected in TLR2-deficient or TLR4 mutant mice. No significant differences in gene expression were observed in mice lacking IL-1R or IL-18R. These data show that MyD88-dependent signaling mediates proinflammatory gene expression and leukocyte recruitment after CNS injury.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».