Receptor Recognition of and Immune Intracellular Pathways for <i>Veillonella parvula</i> Lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
Veillonella parvula is an anaerobic gram-negative coccus that is part of the normal flora of the animal and human mouth and gastrointestinal and genitourinary tracts. Oral V. parvula is involved in the development of early periodontal disease as well as different types of serious infections. Present data on molecular mechanisms responsible for innate immune response against Veillonella are very scanty. The aim of this study was to investigate the Toll-like receptor (TLR) pathways responsible for V. parvula lipopolysaccharide (LPS) and to identify the intracellular pathways induced by this recognition. V. parvula LPS stimulated tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha) and interleukin-6 (IL-6) release in human peripheral blood mononuclear cells (PBMC) in a dose-dependent manner. Pretreatment of cells with a TLR4 antagonist significantly reduced TNF-alpha and IL-6 production in PBMC stimulated with either Veillonella or Escherichia coli LPS. However, V. parvula LPS was 10- to 100-fold less active than E. coli LPS for cytokine induction. TNF-alpha, IL-1beta, IL-6, and IL-10 were released in wild-type and TLR2(-/-), but not TLR4(-/-), mouse macrophage cultures. V. parvula LPS was able to activate the human PBMC p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK). A specific p38 MAPK inhibitor strongly inhibited V. parvula LPS-induced TNF-alpha, IL-1beta, IL-6, and IL-10. In conclusion, V. parvula LPS is able to induce cytokine production in both human and murine in vitro models, although it is less effective than Enterobacteriaceae LPS. V. parvula LPS-stimulated cytokine induction, as well as p38 MAPK activation, are TLR4-dependent features.
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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) | 0,003 | 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 ».