Gene Expression and Antiviral Activity of Alpha/Beta Interferons and Interleukin-29 in Virus-Infected Human Myeloid Dendritic Cells
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) respond to microbial infections by undergoing phenotypic maturation and by producing multiple cytokines. In the present study, we analyzed the ability of influenza A and Sendai viruses to induce DC maturation and activate tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha), alpha/beta interferon (IFN-alpha/beta), and IFN-like interleukin-28A/B (IFN-lambda2/3) and IL-29 (IFN-lambda1) gene expression in human monocyte-derived myeloid DCs (mDC). The ability of influenza A virus to induce mDC maturation or enhance the expression of TNF-alpha, IFN-alpha/beta, interleukin-28 (IL-28), and IL-29 genes was limited, whereas Sendai virus efficiently induced mDC maturation and enhanced cytokine gene expression. Influenza A virus-induced expression of TNF-alpha, IFN-alpha, IFN-beta, IL-28, and IL-29 genes was, however, dramatically enhanced when cells were pretreated with IFN-alpha. IFN-alpha priming led to increased expression of Toll-like receptor 3 (TLR3), TLR7, TLR8, MyD88, TRIF, and IFN regulatory factor 7 (IRF7) genes and enhanced influenza-induced phosphorylation and DNA binding of IRF3. Influenza A virus also enhanced the binding of NF-kappaB to the respective NF-kappaB elements of the promoters of IFN-beta and IL-29 genes. In mDC IL-29 induced MxA protein expression and possessed antiviral activity against influenza A virus, although this activity was lower than that of IFN-alpha or IFN-beta. Our results show that in human mDCs viruses can readily induce the expression of IL-28 and IL-29 genes whose gene products are likely to contribute to the host antiviral response.
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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 | 0,000 |
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 ».