Regulation of gene expression in mouse macrophages stimulated with bacterial CpG-DNA and lipopolysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
CpG-DNA is known as a potent immunostimulating agent and may contribute in therapeutic treatment of many immune disorders. CpG-DNA triggers innate and acquired immune responses through activated expression of various genes in immune cells, including macrophages. To define the molecular mechanism(s) by which CpG-DNA activates immune cells, we studied macrophage gene expression following CpG-DNA exposure using high-density oligonucleotide microarrays. As CpG-DNA receptor Toll-like receptor 9 (TLR9) shares homology with the lipopolysaccharide (LPS)-TLR4 receptor, we compared gene expression profiles in macrophages stimulated by LPS versus CpG-DNA. CpG-DNA and LPS modulate expression of many genes encoding cytokines, cell surface receptors, transcription factors, and proteins related to cell proliferation/differentiation. However, LPS modulated expression of significantly more genes than did CpG-DNA, and all genes induced or repressed by CpG-DNA were induced or repressed by LPS. We conclude that CpG-DNA signaling through TLR9 activates a subset of genes induced by LPS-TLR4 signaling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».