模式识别受体PPT精选课件
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模式识别受体
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文献：
• Pathogen recognition and innate immunity, CELL,124,783-801,Feb 24,2006
• 炎症小体是一组参与免疫系统活化反应的复杂蛋白 质，是大多数多细胞动物一个古老的抗菌防卫体系 。当被激发时，炎症小体会启动一系列反应，导致 多种活性分子(如白细胞介素等)生成。
• 高浓度的ATP(5 mmoL/L)激活P2X7嘌呤能受体时 ，就会有大量的钾外流，此时细胞内低浓度的钾离 子([K+]<70mmol/L)就可激活炎症小体。
RIG样螺旋酶（RIG-like helicase,RLHs)
• 最近，研究发现三个具有DExD／H盒的同源RNA 螺旋酶RIG-I、MDA5和LGP2也可以作为胞浆内的 模式识别受体。
• RIG-I和MDA5可识别病毒来源的双链RNA，具有 识别不同病毒入侵。
• 当病毒感染时，细胞内大量产生双链RNA，由 RIG-1和MDA5识别双链DNA后激活NF-κB和IRF3 ／7，从而诱导具有抗病毒作用的I型干扰素的生成 的功能。
Autoimmune and infectious diseases
associated with NLR polymorphisms/mutations NOD1 - H. pylori infection; Inflammatory bowel disease;
Asthma with high IgE levels NOD2 - Crohn’s disease; Early-onset sarcoidosis;
TLRs,NLRs,DAMPs
向萌
复旦大学上海医学院生理与病理生理学系
• 固有免疫是生物体在长期进化过程中形成的防御机制，主要特点是固 有免疫细胞表面或胞内的受体可识别多种“非己”异物共同表达的模 式分子，经特殊的信号转导途径表达效应分子以产生免疫效应。
文献：
• Pathogen recognition and innate immunity, CELL,124,783-801,Feb 24,2006
• 炎症小体是一组参与免疫系统活化反应的复杂蛋白 质，是大多数多细胞动物一个古老的抗菌防卫体系 。当被激发时，炎症小体会启动一系列反应，导致 多种活性分子(如白细胞介素等)生成。
• 高浓度的ATP(5 mmoL/L)激活P2X7嘌呤能受体时 ，就会有大量的钾外流，此时细胞内低浓度的钾离 子([K+]<70mmol/L)就可激活炎症小体。
RIG样螺旋酶（RIG-like helicase,RLHs)
• 最近，研究发现三个具有DExD／H盒的同源RNA 螺旋酶RIG-I、MDA5和LGP2也可以作为胞浆内的 模式识别受体。
• RIG-I和MDA5可识别病毒来源的双链RNA，具有 识别不同病毒入侵。
• 当病毒感染时，细胞内大量产生双链RNA，由 RIG-1和MDA5识别双链DNA后激活NF-κB和IRF3 ／7，从而诱导具有抗病毒作用的I型干扰素的生成 的功能。
Autoimmune and infectious diseases
associated with NLR polymorphisms/mutations NOD1 - H. pylori infection; Inflammatory bowel disease;
Asthma with high IgE levels NOD2 - Crohn’s disease; Early-onset sarcoidosis;
TLRs,NLRs,DAMPs
向萌
复旦大学上海医学院生理与病理生理学系
• 固有免疫是生物体在长期进化过程中形成的防御机制，主要特点是固 有免疫细胞表面或胞内的受体可识别多种“非己”异物共同表达的模 式分子，经特殊的信号转导途径表达效应分子以产生免疫效应。
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
《模式识别课件》课件
率和用户体验。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
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人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
模式识别培训教程PPT课件( 94页)
启动效应(priming effects)
指先前呈现的刺激项目对随后该刺激项目或与 其相关的刺激项目进行某种加工所产生的易化 现象，表现为启动刺激(prime)对目标刺激 (target)在反应时上的促进作用。
启动效应的分类
启动效应按照启动词和目标词间字形、语音、 语义间的相似程度分为重复启动和相似启动。
依据对语义加工的依赖程度和是否具有知 觉特异性效应(perceptual-specific effects)，分为物体（知觉）启动和语义（概 念）启动。
语义启动 (semantic priming)
指先前的语义加工使得随后的语义性任务 操作的反应时间缩短、准确率提高。
例如，在词汇判断任务中，将“医院” 作为启动刺激时，它会促进被试对目标刺 激“医生”的判断反应。又如:当前面呈现 的词是“面包”时，比是“护士”时对目 标词“黄油”的反应要快。
由有关知觉对象的一般知识开始的加工， 由此可以形成期望或对知觉对象形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
二、知觉理论
（一） 直接知觉理论（ Direct perception ）
以Gibson为代表，认为环境可提供的信息足以产生 知觉，知觉并不需要内部过程和表征的参与。
刺激眼睛的光线模式是一个结构性的光 学分布；
这种分布能提供空间中目标分布特征 的明确或恒定信息；
知觉在很少或没有信息加工参与的 情况下，可以通过共振直接从光学 分布中提取各种丰富信息。
医学模式识别受体专题课件
TLR5 and TLR11
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导B 细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠，不 在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。 配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
TLR3
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个结 构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
TRIF依赖型信号传导通路
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两 种，一种是通过MyD88依赖性的，另一种不依 赖于MyD88而是TRIF（激活需要TRAM）
配体：脂蛋白
TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
Pattern recognition receptors
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导B 细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠，不 在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。 配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
TLR3
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个结 构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
TRIF依赖型信号传导通路
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两 种，一种是通过MyD88依赖性的，另一种不依 赖于MyD88而是TRIF（激活需要TRAM）
配体：脂蛋白
TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
Pattern recognition receptors
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
模式识别基础教程PPT课件
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典型应用
语音识别（例如：IBM ViaVoice系统） 表情分析、年龄、种族、性别分类 OCR: 车牌照、集装箱号码… 手写体识别：汉王 手势识别：基于视觉的，基于数据手套 人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 军事目标识别 生物信息、医学图像 遥感、气象
9
模式识别方法
模板匹配 结构模式识别 句法模式识别 统计模式识别 模糊模式识别
机特征向量，用概率统计理论对其进行建模， 用统计决策理论划分特征空间来进行分类。
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统计模式识别的一般过程
测试模式 预处理
分类
训练 预处理
训练模式
特征提 取/选择
分类
特征提 取/选择
学习分类规则 错误率检测
13
模糊模式识别
1965年Zadeh提出模糊集理论
是对传统集合理论的一种推广
传统：属于或者不属于 模糊：以一定的程度属于
这种技术具有实时性的特点，而且有可能扩展到多个姿 态的人脸检测。
18
人脸的特征表示方法
矩形特征（Harr-like特征）
矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减 去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差
有4种类型的矩形特征
19
输入图像
积分图像
基于积分图像的 Haar-like特征计
7
模式分类 vs. 模式聚类
Classification Clustering
Category “A”
Categ
(Supervised Classification)
Clustering
(Unsupervised Classification)
“Good” features
“Bad” features
模式识别受体PRR
32
四 NK T细胞
表达NK1.1和TCR-CD3
大多为CD4-CD8-，少数为CD4+
TCR的多样性低、抗原识别谱窄
可识别CD1提呈的脂类和糖脂类抗原
不受MHC限制
五 γδ T细胞
组成性表达TCRγδ-CD3复合受体分子 多为CD4-CD8-双阴性，TCR缺乏多样性 可直接识别某些完整的多肽抗原 分泌多种细胞因子，参与免疫调节
（二）NK细胞活性的调节
1.识别HLAⅠ类分子的NK细胞受体 （1）杀伤细胞免疫球蛋白样受体（KIR） （2）杀伤细胞凝集素样受体（KLR） 2.识别非HLAⅠ类分子的活化性受体 （1）NKG2D MHC classⅠchain-related molecule A/B ( MICA/B) （2）自然细胞毒性受体（NCR） 具体识别配体目前尚不清楚
六 B1细胞
主要分布于胸腔、腹腔和肠壁固有层 CD5+、mIgM+B细胞 BCR缺乏多样性
七 其他固有免疫细胞
肥大细胞（mast cell) 嗜碱性粒细胞 (basophil) 嗜酸性粒细胞 (eosinophil)
第三节 固有免疫体液分子及其主要作用
一 补体系统
细胞溶破作用 补体活化产物的作用
巨噬细胞
库普弗细胞 小胶质细胞 破骨细胞
其他
1.巨噬细胞表面受体及其识别的配体
（１）模式识别受体（patern recognition receptor，PRR）
是指单核 /巨噬细胞和树突状细胞等固有免疫
细胞表面或胞内器室膜上能够直接识别病原体某些
共有的特定分子结构的受体。
模式识别 ：模式识别概述.ppt
2019/11/2
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n
dij
| Xik Xjk |
k 1
② 欧几里德距离
dij
n Xik Xjk 2
k 1
③明考夫斯基距离
| | dij(q) n Xik Xjk q 1 q
k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
2019/11/2
询，侦听，机器故障判断。
8. 军事应用
2019/11/2
9
§1-4 模式识别的基本问题
一.模式(样本)表示方法 1. 向量表示 : 假设一个样本有n个变量(特征)
Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T 2. 矩阵表示: N个样本，n个变量(特征)
变量
样本
x1
x2
X1
X11
X12
X2
X21
X22
…
…
…
XN
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4. 基元（链码）表示： 在右侧的图中八个基元 分别表示0，1，2，3， 4，5，6，7，八个方
向 和基元线段长度。 则右侧样本可以表示为
X1=006666
这种方法将在句法模式识 别中用到。
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二.模式类的紧致性
1. 紧致集：同一类模式类样本的分布比较 集中，没有或临界样本很少，这样的模 式类称紧致集。
16
④ 切比雪夫距离 dij() max | Xik Xjk | 1k n
q趋向无穷大时明氏距离的极限情况 ⑤ 马哈拉诺比斯距离
T
dij(M ) Xi Xj
1 Xi Xj
其中xi ，xj为特征向量， 为协方差。使用的条件是
模式识别讲义精品PPT课件
最大最小距离法
该算法以欧氏距离为基础，首 先辨识最远的聚类中心，然后确 定其他的聚类中心，直到无新的 聚类中心产生。最后将样本按最 小距离原则归入最近的类。
几个算法的简单对比：
k均值和最大最小距离是聚类型算法 而K近邻和感知器属于分类，聚类和 分类
K-means算法缺点主要是： 1. 对异常值敏感 2. 需要提前确定k值
11
11
11 11
11
00
模式识别
-------几种聚类和分类算法的比较
1 11 01 11
110101110101
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01
10
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K均值算法
k均值算法是什么？
k均值算法也称为C-均值算法，是根据函数准则进行分类 的聚类算法，基于使聚类准则最小化。
依据课本的介绍，它是聚类集中每一个样本点到该聚类 中心的距离平方和。
MATLAB
运行结果
感知器算法
What:
感知器算法通过赏罚原则依据每次对训练集的训练不断修正 判别函数的权向量，当分类器发生错误分类的时候对分类器 进行“罚”,即对权向量进行修改，当感知器正确分类的时 候对分类器进行“赏”，对全向量不进行修改。这样经过迭 代计算后，通过训练集的训练得到最优的判别函数的权向量。
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110101110101
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代码实现 C语言:
参考数据:
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模式识别受体PPT课件
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Ubiquitin (泛素）对PRR信号的调节
泛素由76个氨基酸残基组成，其中包括7个赖氨酸残基(K), 其C末端可与 底物的赖氨酸残基形成异肽键，从而引起底物泛素化。泛素的K11、K29 、K48和K63均能参与形成泛素与泛素间的异肽键 (Isopeptide bond)。
-
3030
Ubiquitination for RIG-I signaling
Fujita T
-
25
2-2） structure of RIG-I
RIG-I 结合 5’-ppp dsRNA
-
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MAVS： adapter for RIG-I
Seth, R.B., Sun, L., Ea, C., and Chen, Z.J., "Identification and characterization of MAVS: a mitochondrial antiviral signaling protein that activates NF-κB and IRF3." Cell, 122:669-682, 2005
has been shown to induce the innate immune response in adult Drosophila. Like Drosophila Toll, human Toll is a type I transmembrane protein with an extracellular domain consisting of a leucine-rich repeat (LRR) domain, and a cytoplasmic domain homologous to the cytoplasmic domain of the human interleukin (IL)-1 receptor. Both Drosophila Toll and the IL-1 receptor are known to signal through the NF-kappaB pathway. We show that a constitutively active mutant of human Toll transfected into human cell lines can induce the activation of NF-kappaB and the expression of NF-kappaB-controlled genes for the inflammatory cytokines IL-1, IL-6 and IL-8, as well as the expression of the co-stimulatory molecule B7.1, which is required for the activation of naive T cells.
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菌和支原体的脂蛋白。TLR2识别他的配体通过形 成含有TLR1和TLR6的异质二聚体。1/2和6/2复合体识别不同的配体。 在巨噬细胞和树突状细胞中刺激TLR2配体，如甘油三酯和脂蛋白，能诱 导各种促炎细胞因子的产生（I型干扰素除外）。 TLR2在病毒感染的单 核细胞中能诱导I型干扰素的产生，表明TLR2对不同配体的细胞反应的 不同取决于细胞类型。 配体：脂蛋白 配体来源：革兰阳性菌，病毒，真菌 定位：细胞表面
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
TLR5 and TLR11
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导 B细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠， 不在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。
9
TLR信号转导途径
MyD88依赖型信号转导通路 TRIF依赖型信号转导通路
MyD88 依赖性信号转 导途径的基本过程是： 配体与其他辅助因子作 用下形成配体与辅助因 子复合体，与细胞膜上 的受体TLR4结合，从 而使TLR4胞内段招募 特异接头蛋白MyD88, 在信号介导分子肿瘤坏 死因子相关因子 6(TRAF6)的作用下激 活IKKs复合体，使NFκ B复合体磷酸化释放 NF-κ B入核，诱导下游 一系列特异基因的表达
配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
7
TLR3
TLR3 Toll样受体3(TLR3)作为病毒双链RNA识别受体在机体抗病毒天然免疫中 发挥十分重要的作用，激活后诱导炎性因子和细胞因子的表达。 TLR3识别配体后通过含TIR结构域的转接蛋白(TRIF)途径活化转录因子NF-κ B和 干扰素调节因子3( IRF3),诱导炎症细胞释放炎症因子并介导炎症反应,同时诱导I 型干扰素的释放,介导免疫反应。
4
TLRS的结构 胞外区：LRRS区(富含亮氨酸重复序列区） 胞内区：TIR区（蛋白相互作用区)
细胞内模式识别受体 ---Toll样受体 (TLR3/7/8/9)（3，7,9在内质 网膜上） ---NOD样受体 ---RIG-1样受体
细胞表面模式识别受体 Toll样受体 (TLR 1/2/4/5/6/10)
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个 结构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
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MyD88依赖型信号转导通路
组成：
•配体:LPS,Lipoprotein… •受体:TLR •接头蛋白：MyD88（TLR3除外） •蛋白激酶：IRAK •转录因子：NF-κ B TLR家族成员(TLR3除外)诱导的炎症反应都经过一条 经典的信号通路，该通路起始于TLRs的一段胞内保守 序列———Toll/IL-1受体同源区(Toll/IL1receptorhomologousregion，TIR)．TIR可激活胞 内的信号介质———白介素1受体相关蛋白激酶(IL1Rassociatedkinase，IRAK)肿瘤坏死因子受体相关 因子6(TNFR-associatedfactor6,TRAF-6)、促分裂 原活化蛋白激酶(mitogenactivatedproteinkinase， MAPK) ，进而激活核因子NF-KB，诱导炎症因子的 表达．TLRs信号通路上的许多接头蛋白都具有TIR结 构域
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
2
PATTERN RECOGNITION RECEPTORS
1. 病原相关分子模式以及模式识别受体的定义 2. 模式识别受体的结构及定位 3. 模式识别受体的分类及其配体 4. 模式识别受体的信号转导通路 5. 模式识别受体的激活与急慢性炎症之间的关系 6. 模式识别受体的未来
3
TLR受体与它们的配体
TLRs也可以识别 内源性配体，如 HMGB1，死的 RNA，热休克蛋 白等。
PATTERN RECOGNITION RECEPTORS AND INFLAMMATION
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炎症是由各种因素引起的，如微生物感染、组织损伤和心肌梗死等。炎 症五个典型症状：红，肿，热，疼和组织功能的损失。炎症反应是由炎性 细胞因子如肿瘤坏死因子（TNF），白细胞介素（IL）1，和IL-6等引发。 调节炎症组织的细胞死亡，血管内皮通透性的改变，募集血细胞到炎症组 织，诱导急性蛋白的生产。
配体：双链RNA,人工合成的dsRNA类似物PolyI:C 配体来源：病毒 定位：内质网
TLR7/8 老鼠的TLR7以及人的TLR7/TLR8识别病毒的单链RNA（ssRNA）
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TLR9
TLR9则主要介导病毒或细菌的未甲基化CpG的DNA。人pDCs(浆细胞样 树突状细胞）中大量表达TLR7/9。浆细胞样树突状细胞是树突状细胞的 一个重要亚群，因其在病毒刺激下能够产生大量的IFN-α ，发挥直接的抗 病毒活性，pDC在连接固有免疫应答和获得性免疫应答中发挥着重要的作 用。
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
配体：非甲基化的DNA 配体来源：细菌和病毒 定位;内质网
TL R10
TLR10与TLR1和TLR6相关，原因是它们的序列相似。TLR10的配体和配体来 源尚不明确。
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TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。
TLR4介导免疫应答的信号转导途径可以分为两种，一种是通过MyD88依 赖性的，另一种不依赖于MyD88 。。
TLR5 and TLR11
TLR5识别细菌鞭毛蛋白。作为对鞭毛蛋白的反应，LPDCs（肠道树突状细胞）诱导 B细胞分化为IgA的浆细胞和触发T细胞分化为Th17和Th1细胞。 TLR 11 表达于小鼠， 不在人体表达，与人的TLR5有很高的同源性。
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TLR信号转导途径
MyD88依赖型信号转导通路 TRIF依赖型信号转导通路
MyD88 依赖性信号转 导途径的基本过程是： 配体与其他辅助因子作 用下形成配体与辅助因 子复合体，与细胞膜上 的受体TLR4结合，从 而使TLR4胞内段招募 特异接头蛋白MyD88, 在信号介导分子肿瘤坏 死因子相关因子 6(TRAF6)的作用下激 活IKKs复合体，使NFκ B复合体磷酸化释放 NF-κ B入核，诱导下游 一系列特异基因的表达
配体：鞭毛蛋白 配体来源：细菌 定位：细胞表面
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TLR3
TLR3 Toll样受体3(TLR3)作为病毒双链RNA识别受体在机体抗病毒天然免疫中 发挥十分重要的作用，激活后诱导炎性因子和细胞因子的表达。 TLR3识别配体后通过含TIR结构域的转接蛋白(TRIF)途径活化转录因子NF-κ B和 干扰素调节因子3( IRF3),诱导炎症细胞释放炎症因子并介导炎症反应,同时诱导I 型干扰素的释放,介导免疫反应。
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TLRS的结构 胞外区：LRRS区(富含亮氨酸重复序列区） 胞内区：TIR区（蛋白相互作用区)
细胞内模式识别受体 ---Toll样受体 (TLR3/7/8/9)（3，7,9在内质 网膜上） ---NOD样受体 ---RIG-1样受体
细胞表面模式识别受体 Toll样受体 (TLR 1/2/4/5/6/10)
MyD88 包括DD（N端死亡结构域）和C端TIR两个 结构域 IRAK4激活IRAK家族其他成员，IRAK1，IRAK2
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MyD88依赖型信号转导通路
组成：
•配体:LPS,Lipoprotein… •受体:TLR •接头蛋白：MyD88（TLR3除外） •蛋白激酶：IRAK •转录因子：NF-κ B TLR家族成员(TLR3除外)诱导的炎症反应都经过一条 经典的信号通路，该通路起始于TLRs的一段胞内保守 序列———Toll/IL-1受体同源区(Toll/IL1receptorhomologousregion，TIR)．TIR可激活胞 内的信号介质———白介素1受体相关蛋白激酶(IL1Rassociatedkinase，IRAK)肿瘤坏死因子受体相关 因子6(TNFR-associatedfactor6,TRAF-6)、促分裂 原活化蛋白激酶(mitogenactivatedproteinkinase， MAPK) ，进而激活核因子NF-KB，诱导炎症因子的 表达．TLRs信号通路上的许多接头蛋白都具有TIR结 构域
病原相关分子模式一类或一群特定的微生物病原体（及其产物）共有的某些非特异性、 高度保守的分子结构，可被固有免疫细胞所识别。如：LPS、LTA、细菌DNA、病毒 RNA/DNA。 模式识别受体是主要由免疫系统细胞表达的、识别微生物特定分子结构即病原相关分 子模式的免疫受体。
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PATTERN RECOGNITION RECEPTORS
1. 病原相关分子模式以及模式识别受体的定义 2. 模式识别受体的结构及定位 3. 模式识别受体的分类及其配体 4. 模式识别受体的信号转导通路 5. 模式识别受体的激活与急慢性炎症之间的关系 6. 模式识别受体的未来
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TLR受体与它们的配体
TLRs也可以识别 内源性配体，如 HMGB1，死的 RNA，热休克蛋 白等。
PATTERN RECOGNITION RECEPTORS AND INFLAMMATION
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炎症是由各种因素引起的，如微生物感染、组织损伤和心肌梗死等。炎 症五个典型症状：红，肿，热，疼和组织功能的损失。炎症反应是由炎性 细胞因子如肿瘤坏死因子（TNF），白细胞介素（IL）1，和IL-6等引发。 调节炎症组织的细胞死亡，血管内皮通透性的改变，募集血细胞到炎症组 织，诱导急性蛋白的生产。
配体：双链RNA,人工合成的dsRNA类似物PolyI:C 配体来源：病毒 定位：内质网
TLR7/8 老鼠的TLR7以及人的TLR7/TLR8识别病毒的单链RNA（ssRNA）
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TLR9
TLR9则主要介导病毒或细菌的未甲基化CpG的DNA。人pDCs(浆细胞样 树突状细胞）中大量表达TLR7/9。浆细胞样树突状细胞是树突状细胞的 一个重要亚群，因其在病毒刺激下能够产生大量的IFN-α ，发挥直接的抗 病毒活性，pDC在连接固有免疫应答和获得性免疫应答中发挥着重要的作 用。
pDC表达Toll样受体和9，并且通过TLR7和TLR9对病毒核酸进行识别， 激活下游信号转导通路，进而引起pDC表型及功能的改变，发挥其免疫活 性，产生大量的1型干扰素。pDC中的TLR7/9信号转导通路的变化将直接 影响pDC的功能。
配体：非甲基化的DNA 配体来源：细菌和病毒 定位;内质网
TL R10
TLR10与TLR1和TLR6相关，原因是它们的序列相似。TLR10的配体和配体来 源尚不明确。
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TLR4
TLR4识别高度保守病原相关分子模式，启动一系列免疫反应，如抵抗病 原体感染，增加分泌炎性细胞因子等，引发了一系列针对病原体的特异性 免疫反应。现在证明的TLR4配体主要有：革兰氏阴性菌分泌的脂多糖。