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Enregistrement W2202745454 · doi:10.1083/jcb.201501059

RUN and FYVE domain–containing protein 4 enhances autophagy and lysosome tethering in response to Interleukin-4

2015· article· en· W2202745454 sur OpenAlexaff
Seigo Terawaki, Voahirana Camosseto, Francesca Prete, Till Wenger, Alexia Papadopoulos, Christiane Rondeau, Alexis J. Combes, Christian Rodríguez Rodrígues, Thien‐Phong Vu Manh, Mathieu Fallet, Luc English, Rodrigo Santamaría, Ana Raquel Soares, Tobias Weil, Hamida Hammad, Michel Desjardins, Jean‐Pierre Gorvel, Manuel A. S. Santos, Evelina Gatti, Philippe Pierre

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTetheringAutophagyLysosomeCell biologyInterleukin 1βChemistryInterleukinBiologyImmunologyBiochemistryCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autophagy is a key degradative pathway coordinated by external cues, including starvation, oxidative stress, or pathogen detection. Rare are the molecules known to contribute mechanistically to the regulation of autophagy and expressed specifically in particular environmental contexts or in distinct cell types. Here, we unravel the role of RUN and FYVE domain-containing protein 4 (RUFY4) as a positive molecular regulator of macroautophagy in primary dendritic cells (DCs). We show that exposure to interleukin-4 (IL-4) during DC differentiation enhances autophagy flux through mTORC1 regulation and RUFY4 induction, which in turn actively promote LC3 degradation, Syntaxin 17-positive autophagosome formation, and lysosome tethering. Enhanced autophagy boosts endogenous antigen presentation by MHC II and allows host control of Brucella abortus replication in IL-4-treated DCs and in RUFY4-expressing cells. RUFY4 is therefore the first molecule characterized to date that promotes autophagy and influences endosome dynamics in a subset of immune cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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