Identification of the fungal ligand triggering cytotoxic PRR-mediated NK cell killing of Cryptococcus and Candida
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells use the activating receptor NKp30 as a microbial pattern-recognition receptor to recognize, activate cytolytic pathways, and directly kill the fungi Cryptococcus neoformans and Candida albicans. However, the fungal pathogen-associated molecular pattern (PAMP) that triggers NKp30-mediated killing remains to be identified. Here we show that β-1,3-glucan, a component of the fungal cell wall, binds to NKp30. We further demonstrate that β-1,3-glucan stimulates granule convergence and polarization, as shown by live cell imaging. Through Src Family Kinase signaling, β-1,3-glucan increases expression and clustering of NKp30 at the microbial and NK cell synapse to induce perforin release for fungal cytotoxicity. Rather than blocking the interaction between fungi and NK cells, soluble β-1,3-glucan enhances fungal killing and restores defective cryptococcal killing by NK cells from HIV-positive individuals, implicating β-1,3-glucan to be both an activating ligand and a soluble PAMP that shapes NK cell host immunity.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».