Bacterial membrane vesicles deliver peptidoglycan to NOD1 in epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative bacterial peptidoglycan is specifically recognized by the host intracellular sensor NOD1, resulting in the generation of innate immune responses. Although epithelial cells are normally refractory to external stimulation with peptidoglycan, these cells have been shown to respond in a NOD1-dependent manner to Gram-negative pathogens that can either invade or secrete factors into host cells. In the present work, we report that Gram-negative bacteria can deliver peptidoglycan to cytosolic NOD1 in host cells via a novel mechanism involving outer membrane vesicles (OMVs). We purified OMVs from the Gram-negative mucosal pathogens: Helicobacter pylori, Pseudomonas aeruginosa and Neisseria gonorrhoea and demonstrated that these peptidoglycan containing OMVs upregulated NF-kappaB and NOD1-dependent responses in vitro. These OMVs entered epithelial cells through lipid rafts thereby inducing NOD1-dependent responses in vitro. Moreover, OMVs delivered intragastrically to mice-induced innate and adaptive immune responses via a NOD1-dependent but TLR-independent mechanism. Collectively, our findings identify OMVs as a generalized mechanism whereby Gram-negative bacteria deliver peptidoglycan to cytosolic NOD1. We propose that OMVs released by bacteria in vivo may promote inflammation and pathology in infected hosts.
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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 ».