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Enregistrement W3179697950 · doi:10.1101/2021.07.12.452110

TOR signalling is required for host lipid metabolic remodelling and survival following enteric infection in <i>Drosophila</i>

2021· preprint· en· W3179697950 sur OpenAlexaff
Rujuta Deshpande, Byoungchun Lee, Yuemeng Qiao, Savraj Grewal

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLipid metabolismInnate immune systemImmune systemHost (biology)LipolysisCell biologySignallingMicrobiologyHedgehog signaling pathwayMetabolic pathwayMetabolismAdipose tissueImmunologySignal transductionGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY When infected by enteric pathogenic bacteria, animals need to initiate local and whole-body defence strategies. While most attention has focused on the role of innate immune anti-bacterial responses, less is known about how changes in host metabolism contribute to host defence. Using Drosophila as a model system, we identify induction of intestinal target-of-rapamycin (TOR) kinase signalling as a key adaptive metabolic response to enteric infection. We find TOR is induced independently of the IMD innate immune pathway, and functions together with IMD signalling to promote infection survival. These protective effects of TOR signalling are associated with re-modelling of host lipid metabolism. Thus, we see that TOR switches intestinal metabolism to lipolysis and fatty acid oxidation. In addition, TOR is required to limit excessive infection mediated wasting of adipose lipid stores by promoting an increase in the levels of fat body-expressed de novo lipid synthesis genes. Our data support a model in which induction of TOR represents a host tolerance response to counteract infection-mediated lipid wasting in order to promote survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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