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Enregistrement W2891682331 · doi:10.1016/j.celrep.2018.08.027

Granule-Dependent NK Cell Killing of Cryptococcus Requires Kinesin to Reposition the Cytolytic Machinery for Directed Cytotoxicity

2018· article· en· W2891682331 sur OpenAlexafffund
Henry Ogbomo, Martina Timm-McCann, Tavish Barnes, Richard F. Xiang, Khusraw Jamil, Anutosh Ganguly, Danuta Stack, Shaunna M. Huston, Shu Shun Li, Pina Colarusso, Christopher H. Mody

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMicrotubuleMicrotubule organizing centerCryptococcus neoformansCell biologyBiologyPerforinCytolysisKinesinOrganelleDyneinGranule (geology)Immunological synapseCytotoxicityMicrobiologyCellCentrosomeImmunologyImmune systemT cellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptococcus is the most important cause of fungal meningitis in immunocompromised individuals. Host defense against Cryptococcus involves direct killing by NK cells. That NK cells from HIV-infected patients fail to polarize perforin to the microbial synapse and kill C. neoformans led us to explore the mechanisms used to reposition and polarize the cytolytic granules to the synapse. Using live-cell imaging, we observed microtubule and granule movements in response to Cryptococcus that revealed a kinesin-dependent event. Eg5-kinesin bound to perforin-containing granules and was required for association with the microtubules. Inhibition of Eg5-kinesin abrogated dynein-dependent granule convergence to the MTOC and granule and MTOC polarization to the synapse and suppressed NK cell killing of Cryptococcus. In contrast, Eg5-kinesin was dispensable for tumor killing. This reveals an alternative mechanism of MTOC repositioning and granule polarization, not used in tumor cytotoxicity, in which Eg5-kinesin is required to initiate granule movement, leading to microbial killing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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