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Enregistrement W3181748795 · doi:10.3168/jds.2021-20305

CRISPR-Cas9–mediated knockout of TLR4 modulates Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis cell lysate–induced inflammation in bovine mammary epithelial cells

2021· article· en· W3181748795 sur OpenAlexafffund
Umesh K. Shandilya, Ankita Sharma, S. Mallikarjunappa, Jiale Guo, Mao Yong Jiang, Kieran G. Meade, Niel A. Karrow

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTeagasc
Mots-clésBiologyTLR4ParatuberculosisInflammationChemokineTumor necrosis factor alphaCytokineMicrobiologyMolecular biologyImmunologyMycobacteriumBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toll-like receptor 4 (TLR4) is a pattern-recognition receptor involved in the recognition of microbial pathogens and host alarmins. Ligation to TLR4 initiates a signaling cascade that leads to inflammation. Polymorphisms in bovine TLR4 have been associated with Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP) susceptibility and resistance, the cause of Johne's disease, and milk somatic cell score, a biomarker of mastitis. Although the contribution of TLR4 to recognition of bacterial lipopolysaccharide (LPS) has been well characterized, its role in MAP recognition is less certain. Clustered regularly interspaced short palindromic repeats-Cas9 mediated gene editing was performed to generate TLR4 knockout (KO) mammary epithelial cells to determine if TLR4 expression is involved in the initiation of the host inflammatory response to MAP cell lysate (5 and 10 µg/mL) and Escherichia coli LPS (5 µg/mL). The absence of TLR4 in KO cells resulted in enhanced expression of key inflammatory genes (TNFA and IL6), anti-inflammatory genes (IL10 and SOCS3), and supernatant cytokine and chemokine levels (TNF-α, IL-6, IL-10, CCL3) in response to the MAP cell lysate (10 µg/mL). However, in response to LPS, the KO cells showed reduced expression of key inflammatory genes (TNFA, IL1A, IL1B, and IL6) and supernatant cytokine levels (TNF-α, IL-6, CCL2, IL-8) as compared with unedited cells. Overall, these results confirm that TLR4 is essential for eliciting inflammation in response to LPS; however, exacerbated gene and protein expression in TLR4 KO cells in response to MAP cell lysate suggests a different mechanism of infection and host response for MAP, at least in terms of how it interacts with TLR4. These novel findings show potential divergent roles for TLR4 in mycobacterial infections, and this may have important consequences for the therapeutic control of inflammation in cattle.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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