Ultra-purification of Lipopolysaccharides reveals species-specific signalling bias of TLR4: importance in macrophage function
Notice bibliographique
Résumé
TLR4 location, and bacterial species-derived lipopolysaccharides, play a significant role in the downstream activation of transcription factors, accessory molecules, and products. Here, this is demonstrated through the use of classically-activated and alternatively-activated macrophages. We show that, when polarized, human macrophages differentially express and localize TLR4, resulting in biased recognition and subsequent signalling of LPS derived from Pseudomonas aeruginosa, Escherichia coli, and Salmonella enterica. Analysis of activation demonstrated that in classically activated macrophages, P. aeruginosa signals from the plasma membrane via TLR4 to p65 dependent on TAK1 and TBK1 signalling. E. coli signals dependent or independent of the endosome, utilizing both TAK1- and TBK1-signalling to induce P65 and IRF3 inducible genes and cytokines. S. enterica however, only induces P65 and IRF3 phosphorylation through signalling via the endosome. This finding outlines clear signalling mechanisms by which innate immune cells, such as macrophages, can distinguish between bacterial species and initiate specialized responses through TLR4.
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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 ».