DNA microarray analysis of gene expression in alveolar epithelial cells in response to TNFα, LPS, and cyclic stretch
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that alveolar epithelial cells (AECs) may contribute to the development, propagation, and resolution of acute lung injury (ALI)/acute respiratory distress syndrome (ARDS). Proinflammatory cytokines, pathogen products, and injurious mechanical ventilation are important contributors of excessive inflammatory responses in the lung. In the present study, we used cDNA microarrays to define the gene expression patterns of A549 cells (an AEC line) in the early stages of three models of pulmonary parenchymal cell activation: cells treated with tumor necrosis factor-alpha (TNFalpha) (20 ng/ml), lipopolysaccharide (LPS, 1 microg/ml), or cyclic stretch (20% elongation) for either 1 h or 4 h. Differential gene expression profiles were determined by gene array analysis. TNFalpha induced an inflammatory response pattern, including induction of genes for chemokines, inflammatory mediators, and cell surface membrane proteins. TNFalpha also increased genes related to pro- and anti-apoptotic proteins, signal transduction proteins, and transcriptional factors. TNFalpha further induced a group of genes that may form a negative feedback loop to silence the NFkappaB pathway. Stimulation of AECs with mechanical stretch changed cell morphology and activated Src protein tyrosine kinase. The combination of TNFalpha plus stretch enhanced or attenuated expression of multiple genes. LPS decreased microfilament polymerization but had less impact on NFkappaB translocation and gene expression. Results from this study indicate that AECs can tailor their response to different stimuli or/and combination of stimuli and subsequently play an important role in acute inflammatory responses in the lung.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».