Identification and characterization of zebrafish Tlr4 co-receptor Md-2
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The zebrafish ( Danio rerio ) is a powerful model organism for studies of the innate immune system. One apparent difference between human and zebrafish innate immunity is the cellular machinery for LPS-sensing. In amniotes, the protein complex formed by Toll-like receptor 4 and myeloid differentiation factor 2 (Tlr4/Md-2) recognizes the bacterial molecule lipopolysaccharide (LPS) and triggers an inflammatory response. It is believed that zebrafish have neither Md-2 nor Tlr4: Md-2 has not been identified outside of amniotes, while the zebrafish tlr4 genes appear to be paralogs, not orthologs, of amniote TLR4s . We revisited these conclusions. We identified a zebrafish gene encoding Md-2, ly96 . Using single-cell RNA-Seq, we found that ly96 is transcribed in cells that also transcribe genes diagnostic for innate immune cells, including the zebrafish tlr4 -like genes. Unlike amniote LY96 , zebrafish ly96 expression is restricted to a small number of macrophage-like cells. In a functional assay, zebrafish Md-2 and Tlr4a form a complex that activates NF-κB signaling in response to LPS, but ly96 loss-of-function mutations gave little protection against LPS-toxicity in larval zebrafish. Finally, by analyzing the genomic context of tlr4 genes in eleven jawed vertebrates, we found that tlr4 arose prior to the divergence of teleosts and tetrapods. Thus, an LPS-sensitive Tlr4/Md-2 complex is likely an ancestral feature shared by mammals and zebrafish, rather than a de novo invention on the tetrapod lineage. We hypothesize that zebrafish retain an ancestral, low-sensitivity Tlr4/Md-2 complex that confers LPS-responsiveness to a specific subset of innate immune cells.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».