IFN-γ Priming of Macrophages Represses a Part of the Inflammatory Program and Attenuates Neutrophil Recruitment
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages form a heterogeneous population of immune cells, which is critical for both the initiation and resolution of inflammation. They can be skewed to a proinflammatory subtype by the Th1 cytokine IFN-γ and further activated with TLR triggers, such as LPS. In this work, we investigated the effects of IFN-γ priming on LPS-induced gene expression in primary mouse macrophages. Surprisingly, we found that IFN-γ priming represses a subset of LPS-induced genes, particularly genes involved in cellular movement and leukocyte recruitment. We found STAT1-binding motifs enriched in the promoters of these repressed genes. Furthermore, in the absence of STAT1, affected genes are derepressed. We also observed epigenetic remodeling by IFN-γ priming on enhancer or promoter sites of repressed genes, which resulted in less NF-κB p65 recruitment to these sites without effects on global NF-κB activation. Finally, the epigenetic and transcriptional changes induced by IFN-γ priming reduce neutrophil recruitment in vitro and in vivo. Our data show that IFN-γ priming changes the inflammatory repertoire of macrophages, leading to a change in neutrophil recruitment to inflammatory sites.
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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 ».