The 3′‐untranslated region of human interleukin‐8 mRNA suppresses IL‐8 gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Although adenosine/uridine (AU)-rich sequences in the 3'-untranslated region (UTR) of the interleukin-8 (IL-8) gene have been suggested to contribute to its post-transcriptional regulation, the molecular basis whereby this occurs still needs to be understood. To investigate the role of the 3'-UTR on human IL-8 gene regulation, chimeric reporter genes were generated by adding full length or differentially deleted 3'-UTR of the IL-8 gene to chloramphenicol acetyltransferase (CAT). Addition of the entire IL-8 3'-UTR markedly reduced CAT mRNA and protein expression in COS 7 cells. In a reporter gene study, IL-8 3'-UTR destabilized CAT mRNA, which was dependent on active transcription in COS 7 cells. A 357-base sequence (nucleotides (nt) 2387-2743 of genomic DNA) within 3'-UTR, designated e, suppressed CAT gene expression by accelerating CAT mRNA turnover. A 26-base AU-rich sequence (nt 2552-2577) within e, containing four AUUUA pentamers that form two UAUUUAUU and one UUAUUUAU octamers, did not suppress CAT gene expression. However, deletion of the AU-rich sequences attenuated the inhibitory effect of e on CAT gene expression. Elimination of the first 100 bases (nt 2386-2486) attenuated the potency of fragment e, but much weaker than elimination of the first 146 bases (nt 2387-2533). This study gives new insights in unravelling the molecular mechanisms involved in the post-transcriptional regulation of the IL-8 gene.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».