Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)α and -γ regulate IFNγ and IL-17A production by human T cells in a sex-specific way
Notice bibliographique
Résumé
Women develop certain autoimmune diseases more often than men. It has been hypothesized that this may relate to the development of more robust T-helper (Th)1 responses in women. To test whether women exhibit a Th1 bias, we isolated naïve cluster of differentiation (CD)4(+) T cells from peripheral blood of healthy women and men and measured the proliferation and cytokine production by these cells in response to submaximal amounts of anti-CD3 and anti-CD28. We observed that CD4(+) T cells from women produced higher levels of IFNγ as well as tended to proliferate more than male CD4(+) T cells. Intriguingly, male CD4(+) T cells instead had a predilection toward IL-17A production. This sex dichotomy in Th cytokine production was found to be even more striking in the Swiss/Jackson Laboratory (SJL) mouse. Studies in mice and humans indicated that the sexual dimorphism in Th1 and Th17 cytokine production was dependent on the androgen status and the T-cell expression of peroxisome proliferator activated receptor (PPAR)α and PPARγ. Androgens increased PPARα and decreased PPARγ expression by human CD4(+) T cells. PPARα siRNA-mediated knockdown had the effect of increasing IFNγ by male CD4(+) T cells, while transfection of CD4(+) T cells with PPARγ siRNAs increased IL-17A production uniquely by female T cells. Together, our observations indicate that human T cells exhibit a sex difference in the production of IFNγ and IL-17A that may be driven by expressions of PPARα and PPARγ.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».