SaaS sRNA promotes the interfering effect of Salmonella on hepatic iron metabolism via modulating ferroportin 1
Notice bibliographique
Résumé
Iron limitation plays a fundamental role in host immunity against Salmonella infection. The mechanisms by which Salmonella antagonizes nutritional immunity, particularly those regulated by small non-coding RNAs (sRNAs), remain incompletely understood. In this study, we investigated the role of a previously identified sRNA, Salmonella adhesive-associated sRNA (SaaS), in host iron metabolism. Utilizing a combined BALB/c mouse model and HepG2 cell model, we demonstrated that SaaS enhances hepcidin synthesis via the bone morphogenetic protein (BMP)-SMAD pathway, leading to decreased ferroportin 1 level. This suppression of ferroportin 1 results in reduced serum iron and increased hepatic iron accumulation, ultimately causing iron-deficiency anemia. The accumulation of iron triggers hepatic oxidative stress, exacerbating liver damage. Concurrently, SaaS activates the signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) pathway in a triggering receptor expressed on myeloid cells-1 (TREM1)-interleukin (IL)-6-dependent manner, intensifying the inflammatory response. Collectively, these results provide evidence that sRNAs serve as crucial regulators of Salmonella pathogenesis and underscore the potential of targeting sRNAs for the prevention of salmonellosis.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».