Spatiotemporal proteomic profiling of cellular responses to NLRP3 agonists
Notice bibliographique
Résumé
Nucleotide-binding domain and leucine-rich repeat pyrin-domain containing protein 3 (NLRP3) is an innate immune sensor that forms an inflammasome in response to various cellular stressors. Gain-of-function mutations in NLRP3 cause autoinflammatory diseases and NLRP3 signalling itself exacerbates the pathogenesis of many other human diseases. Despite considerable therapeutic interest, the primary drivers of NLRP3 activation remain controversial due to the diverse array of signals that are integrated through NLRP3. Here, we mapped subcellular proteome changes to lysosomes, mitochondrion, EEA1-positive endosomes, and Golgi caused by the NLRP3 inflammasome agonists nigericin and CL097. We identified several common disruptions to retrograde trafficking pathways, including COPI and Shiga toxin-related transport, in line with recent studies. We further characterized mouse NLRP3 trafficking throughout its activation using temporal proximity proteomics, which supports a recent model of NLRP3 recruitment to endosomes during inflammasome activation. Collectively, these findings provide additional granularity to our understanding of the molecular events driving NLRP3 activation and serve as a valuable resource for cell biological research. We have made our proteomics data accessible through an open-access Shiny browser to facilitate future research within the community, available at: https://harperlab.connect.hms.harvard.edu/inflame/. We will display anonymous peer review for this manuscript on pubpub.org (https://harperlab.pubpub.org/pub/nlrp3/) rather than a traditional journal. Moreover, we invite community feedback on the pubpub version of this manuscript, and we will address criticisms accordingly.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».