Convergence of NF-κB-mediated inflammatory and HNF4α-mediated metabolic signaling networks in age-related thymic involution (HEM4P.229)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thymic epithelial cell loss results in age-related thymic involution and immune deficiency. We investigated mechanisms of TEC loss during chronological aging (6 weeks, 7 months, 15 months) of normal C57BL6/J mice. Aged TEC showed replicative senescence with increased apoptosis, decreased proliferation, decreased telomerase activity and shortened telomere length. A subpopulation of aged TEC expressed Fas in response to pro-inflammatory cytokines (TNFα,IL-1β) made by aged thymocytes. Fas signaling and caspase-8 activation were induced by FasL selectively expressed by aged intrathymic memory T cells. Combined pharmacological inhibition of Caspase-8 and TEC growth stimulation by KGF restored thymopoiesis to neonatal levels. Aged TEC differentially expressed a 175-gene set predicted to be dually regulated by two transcription factors, NF-κB and HNF4α, which are activated by inflammatory cytokines and fatty acids, respectively. NF-κB and HNF4α signaling in aged TEC was confirmed by ChIP assays demonstrating binding to promoters of age-related genes, gene reporter assays, and synergistic induction of TEC apoptosis by inflammatory cytokines and fatty acids. TEC aging is mediated by the convergence of different TFs responsive to inflammatory and metabolic signals on shared promoters. Thymic regeneration in aging will require mitigation of the effects of non-autonomous inflammatory and metabolic signals, e.g., from infection and obesity, which drive TEC death and thymic involution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».