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Enregistrement W3160521400 · doi:10.1101/2020.04.30.070292

Downregulation of Perilipin1 by IMD leads to LD reconfiguration and adaptation to bacterial infection in <i>Drosophila</i>

2020· preprint· en· W3160521400 sur OpenAlexfundno aff
Lei Wang, Jiaxin Lin, Junjing Yu, Kaiyan Yang, Li Sun, Hong Tang, Lei Pan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Biophysics, Chinese Academy of SciencesWuhan UniversityYouth Innovation Promotion AssociationInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Ocean UniversityChinese Academy of Sciences
Mots-clésLipid dropletCell biologyLipid metabolismInnate immune systemBiologyImmune systemDownregulation and upregulationInflammationPathogenesisImmunologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Lipid droplets (LDs) are dynamic intracellular organelles critical for lipid metabolism. Dynamic alterations in the configurations and functions of LDs during innate immune response to bacterial infections and the underlying mechanisms however, remain largely unknown. Herein, we trace the time-course morphology of LDs in fat bodies of Drosophila after transient bacterial infection. Detailed analysis shows that perilipin1 ( plin1 ), a core gene regulating lipid metabolism of LDs is suppressed by IMD/Relish, an innate immune signaling. During immune activation, downregulated plin1 promotes the enlargement of LDs, which in turn alleviates immune reaction-associated reactive oxygen species (ROS) stress. Thus, the growth of LDs is likely an active adaptation to maintain redox homeostasis in response to IMD activation. Therefore, our study provides evidence that plin1 serves as a modulator on LDs’ reconfiguration in regulating infection-induced pathogenesis, and Plin1 might be a potential therapeutic target for coordinating inflammation resolution and lipid metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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