Development of a high throughput luciferase reporter gene system for screening activators and repressors of human collagen Iα2 gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Fibrosis, which is characterized by the excessive production of matrix proteins, occurs in multiple tissues and is associated with increased morbidity and mortality. Despite its significant negative impact on patient outcomes, therapies targeted to treat fibrosis are currently lacking. Screening for inhibitors of the expression of collagen, the primary component of fibrotic lesions, represents an option for the identification of novel lead compounds for therapeutic development with potentially fewer off-target effects compared with the targeting of multifunctional cell signaling pathways. Here we report on the generation of a stable luciferase reporter system using a fibroblast cell line, which can be used for rapidly screening both activators and repressors of human collagen COL1A2 gene transcription in a high throughput setting. This in vitro screening tool was validated using known agonists (scleraxis, TGF-β, angiotensin II, CTGF) and antagonists (TNF-α, pirfenidone) of COL1A2 gene expression. The COL1A2-luc NIH-3T3 fibroblast system provides a useful and effective screen for potential lead compounds with pro- or anti-fibrotic properties.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».