The role of phagocytosis-dependent activation of TFEB in the clearance of salmonella
Notice bibliographique
Résumé
During phagocytosis, macrophages engulf and sequester pathogens into phagosomes. Phagosomes then fuse with acidic and degradative lysosomes to degrade the internalized pathogen. We previously demonstrated that phagocytosis of IgG-opsonized particles and non-opsonized E.coli causes activation of the Transcription Factor EB (TFEB), which enhances the expression of lysosomal genes, increases the degradative capacity of lysosomes and boosts bactericidal activity. However, pathogens like Salmonella typhimurium have evolved mechanisms to evade and/or alter phagosome maturation to promote their own survival. We investigated: i) whether pathogens like Salmonella can alter TFEB activation and ii) whether phagocytosis-dependent activation of TFEB can counteract the pathogenicity of microorganisms. Here, we show that non-viable (heat-killed) S. typhimurium, pathogenic (EHEC and UPEC) and non-pathogenic E.coli (DH5α) all caused TFEB nuclear translocation in RAW macrophages, while strikingly live S. typhimurium maintained TFEB in the cytosol in the first hours post-infection. By contrast, Salmonella mutants for ΔsifA, ΔsopD2, ΔphoP all triggered TFEB activation in the first hour of infection. However, Salmonella infection eventually triggered a steady increase in nuclear TFEB after 4 h of infection, suggesting a more complex interplay between TFEB and Salmonella infection. We dissected the importance of TFEB activation towards Salmonella survivability by pre-activating TFEB before infection within WT macrophages and macrophages with a CRISPR-based deletion of TFEB. Our work suggests that Salmonella actively interferes with TFEB signaling in order to enhance its own survival. These results could provide insight into using TFEB as a target for the clearance of infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».