TRIL, a Functional Component of the TLR4 Signaling Complex, Highly Expressed in Brain
Notice bibliographique
Résumé
TLR4 is the primary sensor of LPS. In this study, we describe for the first time TLR4 interactor with leucine-rich repeats (TRIL), which is a novel component of the TLR4 complex. TRIL is expressed in a number of tissues, most prominently in the brain but also in the spinal cord, lung, kidney, and ovary. TRIL is composed of a signal sequence, 13 leucine-rich repeats, a fibronectin domain, and a single transmembrane spanning region. TRIL is induced by LPS in the human astrocytoma cell line U373, in murine brain following i.p. injection, and in human PBMC. Endogenous TRIL interacts with TLR4 and this interaction is greatly enhanced following LPS stimulation. TRIL also interacts with the TLR4 ligand LPS. Furthermore, U373 cells stably overexpressing TRIL display enhanced cytokine production in response to LPS. Finally, knockdown of TRIL using small interfering RNA attenuates LPS signaling and cytokine production in cell lines, human PBMC, and primary murine mixed glial cells. These results demonstrate that TRIL is a novel component of the TLR4 complex which may have particular relevance for the functional role of TLR4 in the brain.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».