Identification and Characterization of Zebrafish Tlr4 Coreceptor 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 TLR4 and myeloid differentiation factor 2 (Tlr4/Md-2) recognizes the bacterial molecule 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, whereas 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 sequencing, we found that ly96 is transcribed in cells that also transcribe genes diagnostic for innate immune cells, including the zebrafish tlr4-like genes. In larval zebrafish, ly96 is expressed in a small number of macrophage-like cells. In a functional assay, zebrafish Md-2 and Tlr4ba form a complex that activates NF-κB signaling in response to LPS. In larval zebrafish ly96 loss-of-function mutations perturbed LPS-induced cytokine production but gave little protection against LPS toxicity. Finally, by analyzing the genomic context of tlr4 genes in 11 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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».