TLR10 Senses HIV-1 Proteins and Significantly Enhances HIV-1 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) play a crucial role in innate immunity and provide a first line of host defense against invading pathogens. Of the identified human TLRs, TLR10 remains an orphan receptor whose ligands and functions are poorly understood. In the present study, we sought to evaluate the level of TLR10 expression in breast milk (BM) and explore its potential function in the context of HIV-1 infection. We evaluated HIV-1-infected (Nigerian: n = 40) and uninfected (Nigerian: n = 27; Canadian: n = 15) BM samples for TLR expression (i.e., TLR10, TLR2, and TLR1) using quantitative RT-PCR. The function of TLR10 in breast milk in HIV-1 infected individuals was explored using siRNA knock-down, flow cytometry, ELISA, confocal microscopy, and Western blotting. Here, we report that HIV-1-infected breast milk (BM) from Nigerian women showed significantly higher levels of TLR10, TLR1, and TLR2 expression. Moreover, the level of TLR10 expression in HIV-infected BM was upregulated by over 100-fold compared to that from uninfected control women. In vitro studies demonstrated that TLR10 overexpression contributes to higher HIV-1 infection and proviral DNA integration. Conversely, TLR10 inhibition significantly decreased HIV-1 infection. Notably, HIV-1 gp41 was recognized as a TLR10 ligand, leading to the induction of IL-8 and NF-B activation. The identification of a TLR10 ligand and its involvement in HIV-1 infection enhances our current understanding of HIV-1 replication and may assist in the development improved therapeutic strategies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».