Evolving Bacterial Envelopes and Plasticity of TLR2-Dependent Responses: Basic Research and Translational Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Innate immune mechanisms that follow early recognition of microbes influence the nature and magnitude of subsequent adaptive immune responses. Early detection of microbes depends on pattern recognition receptors that sense pathogen-associated molecular patterns or microbial-associated molecular patterns (PAMPS or MAMPs, respectively). The bacterial envelope contains MAMPs that include membrane proteins, lipopeptides, glycopolymers, and other pro-inflammatory molecules. Bacteria are selected by environmental pressures resulting in quantitative or qualitative changes in their envelope structures that often promote evasion of host immune responses and therefore, infection. However, recent studies have shown that slight, adaptive changes in MAMPs on the bacterial cell wall may result in their ability to induce the secretion not only of pro-inflammatory cytokines but also of anti-inflammatory cytokines. This effect can fine-tune the subsequent response to microbes expressing these MAMPs and lead to the establishment of a commensal state within the host rather than infectious disease. In this review, we will examine the plasticity of Toll-like receptor (TLR) 2 signaling as evidence of evolving MAMPs, using the better-characterized TLR4 as a template. We will review the role of differential dimerization of TLR2 and the arrangement of signaling complexes and co-receptors in determining the capacity of the host to recognize an array of TLR2 ligands and generate different immune responses to these ligands. Last, we will assess briefly how this plasticity may expand the array of interactions between microbes and immune systems beyond the traditional disease-causing paradigm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».