Faculty Opinions recommendation of Recognition of peptidoglycan from the microbiota by Nod1 enhances systemic innate immunity.
Notice bibliographique
Résumé
Humans are colonized by a large bacterial flora (the microbiota) essential for the development of the gut immune system [1][2][3] .A broader role for the microbiota as a major modulator of systemic immunity has been proposed 4,5 , however, evidence and mechanism have remained elusive.We show that the microbiota is a source of peptidoglycan that systemically primes the innate immune system, enhancing killing by bone marrow-derived neutrophils of two important pathogens: Streptococcus pneumoniae and Staphylococcus aureus.This requires signaling via the pattern recognition receptor Nod1 (which recognizes mesoDAP-containing peptidoglycan found predominantly in Gram-negative bacteria), but not Nod2 (which detects peptidoglycan found in Gram-positive and Gram-negative bacteria) or Tlr4 (which recognizes lipopolysaccharide) 6,7 .We demonstrate translocation of peptidoglycan from the gut to neutrophils in the bone marrow and show levels in sera correlate with neutrophil function.In vivo administration of Nod1 ligands is sufficient to restore neutrophil function after microbiota depletion.Nod1 -/-mice show increased susceptibility to early pneumococcal sepsis, demonstrating a role for Nod1 in priming innate defenses facilitating a rapid response to infection.These data establish a mechanism for systemic immunomodulation by the microbiota and highlight potential adverse consequences of microbiota disruption, by broad-spectrum antibiotics, on innate immune defense to infection.Humans are colonized by approximately 10 13 -10 14 bacteria, residing primarily on the mucosal surfaces of the host 8 .Understanding host-bacteria relationships has generally Users may view, print, copy,
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».