TRAF1 Signaling in Human Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor receptor (TNFR) associated factor 1 (TRAF1) is a signaling adaptor first identified as part of the TNFR2 signaling complex. TRAF1 plays a key role in pro-survival signaling downstream of TNFR superfamily members such as TNFR2, LMP1, 4-1BB, and CD40. Recent studies have uncovered another role for TRAF1, independent of its role in TNFR superfamily signaling, in negatively regulating Toll-like receptor and Nod-like receptor signaling, through sequestering the linear ubiquitin assembly complex, LUBAC. TRAF1 has diverse roles in human disease. TRAF1 is overexpressed in many B cell related cancers and single nucleotide polymorphisms (SNPs) in TRAF1 have been linked to non-Hodgkin's lymphoma. Genome wide association studies have identified an association between SNPs in the 5' untranslated region of the TRAF1 gene with increased incidence and severity of rheumatoid arthritis and other rheumatic diseases. The loss of TRAF1 from chronically stimulated CD8 T cells results in desensitization of the 4-1BB signaling pathway, thereby contributing to T cell exhaustion during chronic infection. These apparently opposing roles of TRAF1 as both a positive and negative regulator of immune signaling have led to some confusion in the literature. Here we review the role of TRAF1 as a positive and negative regulator in different signaling pathways. Then we discuss the role of TRAF1 in human disease, attempting to reconcile seemingly contradictory roles based on current knowledge of TRAF1 signaling and biology. We also discuss avenues for future research to further clarify the impact of TRAF1 in human disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».