A Modulatory Interleukin-10 Response to Staphylococcal Peptidoglycan Prevents Th1/Th17 Adaptive Immunity to Staphylococcus aureus
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptor (TLR) 2 on antigen-presenting cells (APCs) enables these cells to recognize peptidoglycan-embedded lipopeptides and glycopolymers in the Staphylococcus aureus cell wall and mount an inflammatory response to this microbe. TLR2 signalling can also modulate immunity to S. aureus by inducing an interleukin (IL)-10 response in APCs. What determines the balance between proinflammatory and modulatory responses to S. aureus is unknown. We show that the modulatory IL-10 response preferentially occurs upon CD14- and CD36-independent TLR2 signaling, triggering PI3K activation, and is restricted to monocytes and monocyte-derived macrophages (MΦs). In contrast, monocyte-derived dendritic cells (DCs) produce mostly IL-12 and IL-23. The differential APC polarization induced by staphylococcal peptidoglycan translates into differential T helper responses: MΦs primarily trigger IL-10 and weak IL-17 responses, whereas DCs trigger a robust Th1/Th17 response. Exploitation of TLR2 signalling plasticity by S. aureus may explain the wide range of outcomes of human encounters with this microbe.
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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) | 0,002 | 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 ».