Transcriptomic Analysis of THP‐1 Macrophages Exposed to Lipoprotein Hydrolysis Products Generated by Lipoprotein Lipase
Notice bibliographique
Résumé
Macrophage lipoprotein lipase (LPL) induces lipid accumulation and promotes atherosclerosis. However, the effects of lipoprotein hydrolysis products generated by LPL on macrophage-derived foam cell formation are not clearly understood. Thus, we analyzed the transcriptomic response to hydrolysis products via microarray analyses on RNA isolated from human THP-1 macrophages incubated with total lipoprotein hydrolysis products generated by LPL. The expression of 183 transcripts was significantly upregulated and 133 transcripts were significantly downregulated. Bioinformatics analyses revealed that there was a significant over-representation of genes involved in cell cycling, stress response, type I interferon signaling, cellular metal ion homeostasis, sterol metabolism, and nuclease activity. Interestingly, transcripts for 63 small nucleolar RNA were significantly upregulated. We verified the microarray data by quantitative real-time PCR and found that the expression of SNORA56, as well as the expression of genes associated with the cell cycle (PCNA and DKC1 variant 3), stress response (ATF3), type I interferon signaling (IFITM1), and lipid metabolism (CD36 and PLIN2) were significantly affected by LPL hydrolysis products. To determine if the free fatty acid (FFA) component of total lipoprotein hydrolysis products is sufficient to alter the expression of these genes, THP-1 macrophages were also incubated with the total FFA or individual classes of the FFA component. The gene regulation by the FFA component did not mimic that of the hydrolysis products, suggesting that the regulation of gene expression in THP-1 macrophages depends on the specific combination and concentration of lipid species present in the hydrolysis products, and not solely on FFA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».