Contribution of Interferon-β to the Murine Macrophage Response to the Toll-like Receptor 4 Agonist, Lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
Interferon-beta (IFN-beta) has been identified as the signature cytokine induced via the Toll-like receptor (TLR) 4, "MyD88-independent" signaling pathway in macrophages stimulated by Gram-negative bacterial lipopolysaccharide (LPS). In this study, we analyzed the responses of macrophages derived from wild-type (IFN-beta(+/+)) mice or mice with a targeted mutation in IFN-beta (IFN-beta(-/-)) to the prototype TLR4 agonist, Escherichia coli LPS. A comparison of basal and LPS-induced gene expression (by reverse transcription-PCR, real-time PCR, and Affymetrix microarray analyses) resulted in the identification of four distinct patterns of gene expression affected by IFN-beta deficiency. Analysis of a subset of each group of differentially regulated genes by computer-assisted promoter analysis revealed putative IFN-responsive elements in all genes examined. LPS-induced activation of intracellular signaling molecules, STAT1 Tyr-701, STAT1 Ser-727, and Akt, but not p38, JNK, and ERK MAPK proteins, was significantly diminished in IFN-beta(-/-) versus IFN-beta(+/+) macrophages. "Priming" of IFN-beta(-/-) macrophages with exogenous recombinant IFN-beta significantly increased levels of LPS-induced gene expression for induction of monocyte chemotactic protein 5, inducible nitric-oxide synthase, IP-10, and IL-12 p40 mRNA, whereas no increase or relatively small increases were observed for IL-1beta, IL-6, monocyte chemotactic protein 1, and MyD88 mRNA. Finally, IFN-beta(-/-) mice challenged in vivo with LPS exhibited increased survival when compared with wild-type IFN-beta(+/+) controls, indicating that IFN-beta contributes to LPS-induced lethality; however, not to the extent that one observes in mice with more complete pathway deficiencies (e.g. TLR4(-/-) or TRIF(-/-) mice). Collectively, these findings reveal unanticipated regulatory roles for IFN-beta in response to LPS in vitro and in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».