Salmonella exploits LRRK2-dependent plasma membrane dynamics to invade host cells
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella utilizes type 3 secreted effector proteins to induce plasma membrane (PM) perturbations during invasion of host cells1. The effectors drive mobilization of host membranes to generate cell surface ruffles, followed by invagination and scission of the PM to generate Salmonella-containing vacuoles (SCVs)2. Here, we show that LRRK2 kinase generates membrane reservoirs exploited by Salmonella during invasion. The reservoirs are tubular compartments associated with the PM under basal conditions and are formed through the phosphorylation of RAB10 GTPase by LRRK2. Mobilization of membrane reservoirs to generate invasion ruffles mediates delivery of phosphorylated RAB10 to invasion sites. Subsequently, RAB10 dephosphorylation is required for its inactivation by a bacterial GTPase activating protein and subsequent scission of the PM. RAB10 dephosphorylation is mediated by a TLR4/PIEZO1/TMEM16F-dependent pathway and is inhibited by hyperactive variants of LRRK2. Our findings reveal how Salmonella exploits LRRK2-dependent PM dynamics during invasion and provide new insight into how LRRK2 variants can protect against bacterial infection3,4. Zhu et al show that LRRK2 kinase promotes invagination of the plasma membrane to create ‘reservoirs’, which dynamically store or release excess membrane. Salmonella can exploit these membrane reservoirs during invasion of host cells by controlling the activity of LRRK2.
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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.
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 ».