TRAM Is Required for TLR2 Endosomal Signaling to Type I IFN Induction
Notice bibliographique
Résumé
Detection of microbes by TLRs on the plasma membrane leads to the induction of proinflammatory cytokines such as TNF-α, via activation of NF-κB. Alternatively, activation of endosomal TLRs leads to the induction of type I IFNs via IFN regulatory factors (IRFs). TLR4 signaling from the plasma membrane to NF-κB via the Toll/IL-1R (TIR) adaptor protein MyD88 requires the TIR sorting adaptor Mal, whereas endosomal TLR4 signaling to IRF3 via the TIR domain-containing adaptor-inducing IFN-β (TRIF) requires the TRIF-related adaptor molecule (TRAM). Similar to TLR4 homodimers, TLR2 heterodimers can also induce both proinflammatory cytokines and type I IFNs. TLR2 plasma membrane signaling to NF-κB is known to require MyD88 and Mal, whereas endosomal IRF activation by TLR2 requires MyD88. However, it was unclear whether TLR2 requires a sorting adaptor for endosomal signaling, like TLR4 does. In this study, we show that TLR2-dependent IRF7 activation at the endosome is both Mal- and TRAM-dependent, and that TRAM is required for the TLR2-dependent movement of MyD88 to endosomes following ligand engagement. TRAM interacted with both TLR2 and MyD88, suggesting that TRAM can act as a bridging adapter between these two molecules. Furthermore, infection of macrophages lacking TRAM with herpes viruses or the bacterium Staphylococcus aureus led to impaired induction of type I IFN, indicating a role for TRAM in TLR2-dependent responses to human pathogens. Our work reveals that TRAM acts as a sorting adaptor not only for TLR4, but also for TLR2, to facilitate signaling to IRF7 at the endosome, which explains how TLR2 is capable of causing type I IFN induction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».