Control of the Inflammatory Macrophage Transcriptional Signature by miR-155
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Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory M1 spectrum macrophages protect from infection but can cause inflammatory disease and tissue damage, whereas alternatively activated/M2 spectrum macrophages reduce inflammation and promote tissue repair. Modulation of macrophage phenotype may be therapeutically beneficial and requires further understanding of the molecular programs that control macrophage differentiation. A potential mechanism by which macrophages differentiate may be through microRNA (miRNA), which bind to messenger RNA and post-transcriptionally modify gene expression, cell phenotype and function. We hypothesized that the inflammation-associated miRNA, miR-155, would be required for typical development of macrophage inflammatory state. miR-155 was rapidly up-regulated over 100-fold in inflammatory M1(LPS + IFN-γ), but not M2(IL-4), macrophages. Inflammatory genes Inos, Il1b and Tnfa and their corresponding protein or enzymatic products were reduced up to 72% in miR-155 knockout mouse M1(LPS + IFN-γ) macrophages, but miR-155 deficiency did not affect expression of the M2-associated gene Arg1 in M2(IL-4) macrophages. Additionally, a miR-155 oligonucleotide inhibitor efficiently suppressed Inos and Tnfa gene expression in wild-type M1(LPS + IFN-γ) macrophages. Comparative transcriptional profiling of unstimulated and M1(LPS + IFN-γ) macrophages derived from wild-type (WT) and miR-155 knockout (KO) mice revealed that half (approximately 650 genes) of the signature we previously identified in WT M1(LPS + IFN-γ) macrophages was dependent on miR-155. Real-Time PCR of independent datasets confirmed that miR-155 contributed to suppression of its validated mRNA targets Inpp5d, Tspan14, Ptprj and Mafb and induction of Inos, Il1b, Tnfa, Il6 and Il12. Overall, these data indicate that miR-155 plays an essential role in driving the inflammatory phenotype of M1(LPS+ IFN-γ) macrophages.
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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) | 0,003 | 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.
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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 découle