Nigericin Promotes NLRP3-Independent Bacterial Killing in Macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Altered microbiota has been associated with a number of diseases, including inflammatory bowel diseases, diabetes, and cancer. This dysregulation is thought to relate the host inflammatory response to enteric pathogens. Macrophages play a key role in host response to microbes and are involved in bacterial killing and clearance. This process is partially mediated through the potassium efflux-dependent, cytosolic, PYCARD-containing inflammasome protein complex. Surprisingly, we discovered an alternative mechanism for bacterial killing, independent of the NLRP3 inflammasome/PYCARD. Using the NLRP3 inflammasome-deficient Raw 264.7 and PYCARD-deficient J77 macrophages, which both lack PYCARD, we found that the potassium efflux activator nigericin enhances bacterial killing. Macrophage response to nigericin was examined by RT gene profiling and subsequent qPCR, which demonstrated altered expression of a series of genes involved in the IL-18 bacterial killing pathway. Based on our results we propose a model of bacterial killing, unrelated to NLRP3 inflammasome activation in macrophage cells. Improving understanding of the molecular pathways driving bacterial clearance within macrophage cells will aid in the development of novel immune-targeted therapeutics in a number of diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».