Identification of Gene Transcription Start Sites and Enhancers Responding to Pulmonary Carbon Nanotube Exposure <i>in Vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Increased use of nanomaterials in industry, medicine, and consumer products has raised concerns over their toxicity. To ensure safe use of nanomaterials, understanding their biological effects at the molecular level is crucial. In particular, the regulatory mechanisms responsible for the cascade of genes activated by nanomaterial exposure are not well-characterized. To this end, we profiled the genome-wide usage of gene transcription start sites and linked active enhancer regions in lungs of C57BL/6 mice 24 h after intratracheal instillation of a single dose of the multiwalled carbon nanotube (MWCNT) Mitsui-7. Our results revealed a massive gene regulatory response, where expression of key inflammatory genes (e.g., Csf3, Il24, and Fgf23) was increased >100-fold 24 h after Mitsui-7 exposure. Many of the Mitsui-7-responsive transcription start sites were alternative transcription start sites for known genes, and the number of alternative transcription start sites used in a given gene was correlated with overall Mitsui-7 response. Strikingly, genes that were up-regulated after Mitsui-7 exposure only through their main annotated transcription start site were linked to inflammatory and defense responses, while genes up-regulated only through alternative transcription start sites were functionally heterogeneous and not inflammation-associated. Furthermore, we identified almost 12 000 active enhancers, many of which were Mitsui-7-responsive, and we identified similarly responding putative target genes. Overall, our study provides the location and activity of Mitsui-7-induced enhancers and transcription start sites, providing a useful resource for targeted experiments elucidating the biological effects of nanomaterials and the identification of biomarkers for early detection of MWCNT-induced 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 ».