Quantitative Trait Loci and Candidate Genes for Neutrophil Recruitment in Sterile Inflammation Mapped in AXB-BXA Recombinant Inbred Mice
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophil recruitment (NR) to sites of sterile inflammation plays a key role in tissue damage and healing potential of lesions characteristic to non-infectious inflammatory diseases. Previous studies suggested significant genetic control of neutrophil survival, function, and migration in inflammatory responses to endogenous and exogenous stimuli. We have mapped the murine genome for quantitative trait loci (QTLs) harbouring genetic determinants that regulate NR in SI using a murine model of chemically-induced peritonitis. NR was quantified in 16 AXB-BXA recombinant inbred strains and their progenitors, A/J (A) and C57BL/6J (B). A continuous distribution of NR was found among the strains, with parent B showing higher NR and parent A showing lower NR (3.0-fold difference, p=0.05). Within the progeny strains, a 5.5-fold difference in NR was observed between the lowest, BXA1, and the highest responders AXB19 (p<0.001). This data was analyzed using GeneNetwork, which linked NR to one significant QTL on chromosome 12 (Peritoneal Neutrophil Recruitment 1, PNR1) and two suggestive QTLs (PNR2, PNR3) on chromosomes 12 and 16 respectively. Sixty-four candidate genes within PNR1 were cross-referenced with currently published data, mRNA expression from two NR microarrays, and single nucleotide polymorphism analysis. The present study brings new light into the genetics of NR in response to cell injury and highlights potential candidate genes Hif1α, Fntb, and Prkch and their products for further studies on neutrophil infiltration and inflammation resolution in sterile inflammation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».