TGF-β Suppresses IFN-γ-STAT1-Dependent Gene Transcription by Enhancing STAT1-PIAS1 Interactions in Epithelia but Not Monocytes/Macrophages
Notice bibliographique
Résumé
IFN-gamma and TGF-beta are important regulators of mucosal immunity, typically functioning in opposition to each other. In this study, we assessed whether TGF-beta could modulate IFN-gamma-induced STAT1 signaling. Model epithelial cell lines (HEp-2, HT-29, and T84) or monocytes/macrophages (THP-1 cell line, human blood mononuclear cells) were pretreated with TGF-beta (1 ng/ml; 5-60 min), followed by IFN-gamma exposure (20 ng/ml; 30 min), and then STAT1 transcriptional activity, DNA-binding activity, phosphorylation, and methylation were assessed. Some epithelia were transfected with an expression plasmid encoding SMAD7 to block TGF-beta-SMAD signaling. Epithelia, but not macrophages, pretreated with TGF-beta were hyporesponsive to IFN-gamma stimulation as indicated by reduced expression of four STAT1-regulated genes and reduced STAT1 DNA binding on EMSA. However, STAT1 Tyr(701)-, Ser(727) phosphorylation, and nuclear recruitment of STAT1 were not significantly different in IFN-gamma with or without TGF-beta-treated cells, indicating that the effects of TGF-beta are downstream of IFN-gammaR-JAK-STAT1 interaction. The TGF-beta effect was not dependent on ERK1/2, p38, or JNK activation but was prevented by overexpression of the inhibitory SMAD7 protein. Additional studies suggest that TGF-beta blockade of IFN-gamma activity in epithelia is via enhanced sequestering of STAT1 by pre-existing protein inhibitor of activated STAT1. These results demonstrate that TGF-beta rapidly suppresses IFN-gamma-driven STAT1 signaling by reducing DNA binding via promotion of STAT1-protein inhibitor of activated STAT1 interactions and not inhibition of STAT1 activation; an event that may be specific to epithelia and represent a novel mode of action of TGF-beta.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
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 ».