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Enregistrement W4297999633 · doi:10.3389/fmicb.2022.1007081

Activation of TLR4 by viral glycoproteins: A double-edged sword?

2022· review· en· W4297999633 sur OpenAlexafffund
Emily A. Halajian, Emmanuelle V. LeBlanc, Katrina Gee, Che C. Colpitts

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityFondation pour la Recherche MédicaleJ.P. Bickell FoundationBanting Research Foundation
Mots-clésProinflammatory cytokineTLR4Pattern recognition receptorBiologyVirusViral pathogenesisContext (archaeology)VirologyEbola virusDengue virusViral entryGlycoproteinImmune systemToll-like receptorInnate immune systemAntibody-dependent enhancementViral proteinImmunologyViral replicationInflammationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recognition of viral infection by pattern recognition receptors is paramount for a successful immune response to viral infection. However, an unbalanced proinflammatory response can be detrimental to the host. Recently, multiple studies have identified that the SARS-CoV-2 spike protein activates Toll-like receptor 4 (TLR4), resulting in the induction of proinflammatory cytokine expression. Activation of TLR4 by viral glycoproteins has also been observed in the context of other viral infection models, including respiratory syncytial virus (RSV), dengue virus (DENV) and Ebola virus (EBOV). However, the mechanisms involved in virus-TLR4 interactions have remained unclear. Here, we review viral glycoproteins that act as pathogen-associated molecular patterns to induce an immune response via TLR4. We explore the current understanding of the mechanisms underlying how viral glycoproteins are recognized by TLR4 and discuss the contribution of TLR4 activation to viral pathogenesis. We identify contentious findings and research gaps that highlight the importance of understanding viral glycoprotein-mediated TLR4 activation for potential therapeutic approaches.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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