Remembering your enemies: mechanisms of within‐generation and multigenerational immune priming in <i>Caenorhabditis elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens are abundant and drive evolution of host immunity. Whilst immune memory is classically associated with adaptive immunity, studies in diverse species now show that priming of innate immune defences can also protect against secondary infection. Remarkably, priming may also be passed on to progeny to enhance pathogen resistance and promote survival in future generations. Phenotypic changes that occur independent of DNA sequence underlie both 'within-generation' priming and 'multigenerational' priming. However, the molecular mechanisms responsible for these phenomena are still poorly understood. Caenorhabditis elegans is a simple and genetically tractable model organism that has enabled key advances in immunity and environmental epigenetics. Using both natural and human pathogens, researchers have uncovered numerous examples of innate immune priming in this animal. Viral infection models have provided key evidence for a conserved antiviral RNA silencing mechanism that is inherited in progeny. Bacterial infection models have explored mechanisms of within-generation and multigenerational priming that span chromatin modification and transcriptional changes, small RNA pathways, maternal provisioning and pathogen avoidance strategies. Together, these studies are providing novel insight into the immune reactivity of the genome and have important consequences for our understanding of health and evolution. In this review, we present the current evidence for learned protection against pathogens in C. elegans, discuss the significance and limitations of these findings and highlight important avenues of future investigation.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».