Differential Pattern of Inflammatory Molecule Regulation in Intestinal Epithelial Cells Stimulated with IL-1
Notice bibliographique
Résumé
To better predict the consequences of blocking signal transduction pathways as a means of controlling intestinal inflammation, we are characterizing the pathways up-regulated by IL-1 in intestinal epithelial cells (IEC). IL-1beta induced increased mRNA levels of MIP-2, MCP-1, RANTES, inducible NO synthase (iNOS), and cyclooxygenase-2 (COX-2) in the IEC-18 cell line. IL-1beta activated NF-kappaB but not ERK or p38. Infecting cells with adenovirus expressing a mutated gene for IkappaBalpha (IkappaBAA) blocked IL-1-induced mRNA increases in MIP-2, MCP-1, and iNOS but not COX-2 or RANTES. Expression of IkappaBAA attenuated the IL-1-induced increase in COX-2 protein. Unexpectedly, RANTES mRNA increased, and protein was secreted by cells expressing IkappaBAA in the absence of IL-1. Adenovirus-expressing IkappaBAA, blocking protein synthesis, and IL-1beta all resulted in activation of JNK. The JNK inhibitor SP600125 prevented the RANTES increases by all three stimuli. A human enterocyte line was similarly examined, and both NF-kappaB and JNK regulate IL-1-induced RANTES secretion. We conclude that in IEC-18, IL-1beta-induced increases in mRNA for MIP-2, MCP-1, and iNOS are NF-kappaB-dependent, whereas regulation of RANTES mRNA is independent of NF-kappaB but is positively regulated by JNK. IL-1beta-induced mRNA increases in COX-2 mRNA are both NF-kappaB- and MAPK-independent but the translation of COX-2 protein is NF-kappaB-dependent. This pattern of signaling due to a single stimulus exposed the complexities of regulating inflammatory genes in IEC.
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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 ».