MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206022968 · doi:10.3410/f.1007718.201945

Faculty Opinions recommendation of IFN-regulatory factor 3-dependent gene expression is defective in Tbk1-deficient mouse embryonic fibroblasts.

2004· dataset· en· W4206022968 sur OpenAlexaff
Jim Smiley

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2004
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWellcome TrustNational Institutes of HealthCancer Research Institute
Mots-clésIRF3TANK-binding kinase 1TRIFPhosphorylationIκB kinaseTranscription factorMolecular biologyBiologyCell biologyInterferon regulatory factorsSignal transductionGeneReceptorInnate immune systemToll-like receptorProtein kinase ANF-κBBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virus infection, double-stranded RNA, and lipopolysaccharide each induce the expression of genes encoding IFN-␣ and -␤ and chemokines, such as RANTES (regulated on activation, normal T cell expressed and secreted) and IP-10 (IFN-␥ inducible protein 10).This induction requires the coordinate activation of several transcription factors, including IFN-regulatory factor 3 (IRF3).The signaling pathways leading to IRF3 activation are triggered by the binding of pathogen-specific products to Toll-like receptors and culminate in the phosphorylation of specific serine residues in the C terminus of IRF3.Recent studies of human cell lines in culture have implicated two noncanonical IB kinase (IKK)-related kinases, IKK-␧ and Traf family member-associated NF-B activator (TANK)-binding kinase 1 (TBK1), in the phosphorylation of IRF3.Here, we show that purified recombinant IKK-␧ and TBK1 directly phosphorylate the critical serine residues in IRF3.We have also examined the expression of IRF3-dependent genes in mouse embryonic fibroblasts (MEFs) derived from Tbk1 ؊/؊ mice, and we show that TBK1 is required for the activation and nuclear translocation of IRF3 in these cells.Moreover, Tbk1 ؊/؊ MEFs show marked defects in IFN-␣ and -␤, IP-10, and RANTES gene expression after infection with either Sendai or Newcastle disease viruses or after engagement of the Toll-like receptors 3 and 4 by double-stranded RNA and lipopolysaccharide, respectively.Finally, TRIF (TIR domain-containing adapter-inducing IFN-␤), fails to activate IRF3-dependent genes in Tbk1 ؊/؊ MEFs.We conclude that TBK1 is essential for IRF3-dependent antiviral gene expression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4580,313

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreJeu de données

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical LiteratureMême sujetinterferon and immune responsesTravaux en français237 207