Tumor Necrosis Factor Alpha Enhances Influenza A Virus-Induced Expression of Antiviral Cytokines by Activating RIG-I Gene Expression
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial cells of the lung are the primary targets for respiratory viruses. Virus-carried single-stranded RNA (ssRNA) can activate Toll-like receptors (TLRs) 7 and 8, whereas dsRNA is bound by TLR3 and a cytoplasmic RNA helicase, retinoic acid-inducible protein I (RIG-I). This recognition leads to the activation of host cell cytokine gene expression. Here we have studied the regulation of influenza A and Sendai virus-induced alpha interferon (IFN-alpha), IFN-beta, interleukin-28 (IL-28), and IL-29 gene expression in human lung A549 epithelial cells. Sendai virus infection readily activated the expression of the IFN-alpha, IFN-beta, IL-28, and IL-29 genes, whereas influenza A virus-induced activation of these genes was mainly dependent on pretreatment of A549 cells with IFN-alpha or tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha). IFN-alpha and TNF-alpha induced the expression of the RIG-I, TLR3, MyD88, TRIF, and IRF7 genes, whereas no detectable TLR7 and TLR8 was seen in A549 cells. TNF-alpha also strongly enhanced IKK epsilon mRNA and protein expression. Ectopic expression of a constitutively active form of RIG-I (deltaRIG-I) or IKK epsilon, but not that of TLR3, enhanced the expression of the IFN-beta, IL-28, and IL-29 genes. Furthermore, a dominant-negative form of RIG-I inhibited influenza A virus-induced IFN-beta promoter activity in TNF-alpha-pretreated cells. In conclusion, IFN-alpha and TNF-alpha enhanced the expression of the components of TLR and RIG-I signaling pathways, but RIG-I was identified as the central regulator of influenza A virus-induced expression of antiviral cytokines in human lung epithelial cells.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».