The Evolving Role of TRAFs in Mediating Inflammatory Responses
Notice bibliographique
Résumé
TRAFs [tumor necrosis factor (TNF) receptor associated factors] are a family of signaling molecules that function downstream of multiple receptor signaling pathways and play a pivotal role in the biology of innate, and adaptive immune cells. Following receptor ligation, TRAFs generally function as adapter proteins to mediate the activation of intracellular signaling cascades. With the exception of TRAF1 that lacks a Ring domain, TRAFs have an E3 ubiquitin ligase activity which also contributes to their ability to activate downstream signaling pathways. TRAF-mediated signaling pathways culminate in the activation of several transcription factors, including nuclear factor-κB (NF-κB), mitogen-activated protein kinases (MAPKs; e.g., ERK-1 and ERK-2, JNK, and p38), and interferon-regulatory factors (IRF; e.g., IRF3 and IRF7). The biological role of TRAFs is largely due to their ability to positively or negatively regulate canonical and non-canonical NF-κB signaling. While TRAF-mediated signaling regulates various immune cell functions, this review is focused on the recent advances in our knowledge regarding the molecular mechanisms through which TRAF proteins regulate, positively and negatively, inflammatory signaling pathways, including Toll-IL-1 receptors, RIG-I like receptors, and Nod-like receptors. The review also offers a perspective on the unanswered questions that need to be addressed to fully understand how TRAFs regulate inflammation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».