Both TLR2 and TRIF Contribute to Interferon-β Production during Listeria Infection
Notice bibliographique
Résumé
Synthesis of interferon-β (IFN-β) is an innate response to cytoplasmic infection with bacterial pathogens. Our recent studies showed that Listeria monocytogenes limits immune detection and IFN-β synthesis via deacetylation of its peptidoglycan, which renders the bacterium resistant to lysozyme degradation. Here, we examined signaling requirements for the massive IFN-β production resulting from the infection of murine macrophages with a mutant strain of L. monocytogenes, ΔpgdA, which is unable to modify its peptidoglycan. We report the identification of unconventional signaling pathways to the IFN-β gene, requiring TLR2 and bacterial internalization. Induction of IFN-β was independent of the Mal/TIRAP adaptor protein but required TRIF and the transcription factors IRF3 and IRF7. These pathways were stimulated to a lesser degree by wild-type L. monocytogenes. They operated in both resident and inflammatory macrophages derived from the peritoneal cavity, but not in bone marrow-derived macrophages. The novelty of our findings thus lies in the first description of TLR2 and TRIF as two critical components leading to the induction of the IFN-β gene and in uncovering that individual macrophage populations adopt different strategies to link pathogen recognition signals to IFN-β gene expression.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».