Beyond TLR4 and Its Alternative Lipopolysaccharide (LPS) Sensing Pathways in Zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Due to their evolutionary divergence from mammals, zebrafish (Zf, Danio rerio), which are frequently employed in biomedical research, provide a distinctive viewpoint on innate immune systems. The Toll-like receptor 4/myeloid differentiation factor 2/cluster of differentiation 14 (TLR4/MD-2/CD14) complex in mammals detects lipopolysaccharide (LPS), a crucial component of Gram-negative bacteria, and it causes potent inflammatory reactions through a Toll/interleukin-1 receptor domain-containing adapter-inducing interferon-β (TRIF)-dependent and myeloid differentiation primary response 88 (MyD88)-dependent pathways. However, key components of this system, such as a responsive TLR4 axis and a functional CD14 ortholog, are absent in Zf. The Zf species nevertheless reacts to LPS, which leads to research into other recognition systems. This review looks at a number of TLR4-independent processes in Zf, such as scavenger receptors (SRs) including scavenger receptor class B type 1 (SR-BI) and cluster of differentiation 36 (CD36), nucleotide-binding oligomerization domain-containing protein 1 (NOD1)-dependent cytosolic sensing, peptidoglycan recognition proteins (PGRPs), Complement Component 3 (C3), and caspase-1-like protein 2 (Caspy2)-mediated inflammasome activation. An alternative and flexible immune system that makes up for the lack of canonical TLR4 signaling is revealed by these mechanisms. Additionally, the discovery of lymphocyte antigen 96 (ly96), an ortholog of MD-2 found in Zf, suggests evolutionary similarity; however, as it is only functional in artificial systems, it demonstrates minimal overlap with mammalian MD-2 activity. Knowing these pathways provides important information for studying inflammation, infection, and immunological modulation in vertebrates using Zf as a model. It also clarifies the evolutionary flexibility of innate immune recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».