MyD88-Dependent SHIP1 Regulates Proinflammatory Signaling Pathways in Dendritic Cells after Monophosphoryl Lipid A Stimulation of TLR4
Notice bibliographique
Résumé
We previously showed that monophosphoryl lipid A (MLA) activates TLR4 in dendritic cells (DCs) in a Toll/IL-1R domain-containing adaptor inducing IFN-β (TRIF)-biased manner: MLA produced from Salmonella minnesota Re595 induced signaling events and expression of gene products that were primarily TRIF dependent, whereas MyD88-dependent signaling was impaired. Moreover, when tested in TRIF-intact/MyD88-deficient DCs, synthetic MLA of the Escherichia coli chemotype (sMLA) showed the same activity as its diphosphoryl, inflammatory counterpart (synthetic diphosphoryl lipid A), indicating that TRIF-mediated signaling is fully induced by sMLA. Unexpectedly, we found that the transcript level of one proinflammatory cytokine was increased in sMLA-treated cells by MyD88 deficiency to the higher level induced by synthetic diphosphoryl lipid A, which suggested MyD88 may paradoxically help restrain proinflammatory signaling by TRIF-biased sMLA. In this article, we demonstrate that sMLA induces MyD88 recruitment to TLR4 and activates the anti-inflammatory lipid phosphatase SHIP1 in an MyD88-dependent manner. At the same time, MyD88-dependent signaling activity at the level of IL-1R-associated kinase 1 is markedly reduced. Increased SHIP1 activity is associated with reductions in sMLA-induced IκB kinase α/β and IFN regulatory factor 3 activation and with restrained expression of their downstream targets, endothelin-1 and IFN-β, respectively. Results of this study identify a pattern that is desirable in the context of vaccine adjuvant design: TRIF-biased sMLA can stimulate partial MyD88 activity, with MyD88-dependent SHIP1 helping to reduce proinflammatory signaling in DCs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».