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Enregistrement W2786758975 · doi:10.1371/journal.ppat.1006847

Comparative transcriptomics reveals CrebA as a novel regulator of infection tolerance in D. melanogaster

2018· article· en· W2786758975 sur OpenAlexfundno aff
Katia Troha, Joo Hyun Im, Jonathan Revah, Brian P. Lazzaro, Nicolas Buchon

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthYork UniversityNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesJohns Hopkins UniversityNew York State Department of Agriculture and MarketsFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésBiologyImmune systemTranscriptomeUnfolded protein responseVirulenceDrosophila melanogasterMicrobiologyBacteriaRegulatorGeneInnate immune systemXBP1Cell biologyGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Host responses to infection encompass many processes in addition to activation of the immune system, including metabolic adaptations, stress responses, tissue repair, and other reactions. The response to bacterial infection in Drosophila melanogaster has been classically described in studies that focused on the immune response elicited by a small set of largely avirulent microbes. Thus, we have surprisingly limited knowledge of responses to infection that are outside the canonical immune response, of how the response to pathogenic infection differs from that to avirulent bacteria, or even of how generic the response to various microbes is and what regulates that core response. In this study, we addressed these questions by profiling the D. melanogaster transcriptomic response to 10 bacteria that span the spectrum of virulence. We found that each bacterium triggers a unique transcriptional response, with distinct genes making up to one third of the response elicited by highly virulent bacteria. We also identified a core set of 252 genes that are differentially expressed in response to the majority of bacteria tested. Among these, we determined that the transcription factor CrebA is a novel regulator of infection tolerance. Knock-down of CrebA significantly increased mortality from microbial infection without any concomitant change in bacterial number. Upon infection, CrebA is upregulated by both the Toll and Imd pathways in the fat body, where it is required to induce the expression of secretory pathway genes. Loss of CrebA during infection triggered endoplasmic reticulum (ER) stress and activated the unfolded protein response (UPR), which contributed to infection-induced mortality. Altogether, our study reveals essential features of the response to bacterial infection and elucidates the function of a novel regulator of infection tolerance.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations185
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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