Identification of interleukin-1β regulated genes in uterine smooth muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed the response of uterine smooth muscle cells to interleukin-1beta (IL-1beta). We first showed that PHM1-31 myometrial cells, our cellular model, are contractile. To determine the molecular mechanisms of uterine smooth muscle cell activation by proinflammatory cytokines, we performed genechip expression array profiling studies of PHM1-31 cells in the absence and the presence of IL-1beta. In total, we identified 198 known genes whose mRNA levels are significantly modulated (> 2.0-fold change) following IL-1beta exposure. We confirmed the expression changes for selected genes by independent mRNA and protein analysis. The group of genes induced by IL-1beta includes transcription factors and inflammatory response genes such as nuclear factor of kappa light polypeptide gene enhancer in B-cells (NFkappaB), pentraxin-related gene (PTX3), and tumor necrosis factor alpha-induced protein 3/A20 (TNFAIP3/A20). We also found up-regulation of chemokines like C-X-C motif ligand 3 (CXCL3) and extracellular matrix remodeling signaling molecules like tenascin C (TNC). Our data suggest that IL-1beta elicits the rapid activation of a cellular network of genes particularly implicated in inflammatory response that may create a cellular environment favorable for myometrial cell contraction. Our results provide novel insights into the mechanisms of uterine smooth muscle cell regulation and possibly infection-induced preterm labor.
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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 | 0,001 | 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 ».