Lack of inflammatory gene expression in bats: a unique role for a transcription repressor
Notice bibliographique
Résumé
In recent years viruses similar to those that appear to cause no overt disease in bats have spilled-over to humans and other species causing serious disease. Since pathology in such diseases is often attributed to an over-active inflammatory response, we tested the hypothesis that bat cells respond to stimulation of their receptors for viral ligands with a strong antiviral response, but unlike in human cells, the inflammatory response is not overtly activated. We compared the response of human and bat cells to poly(I:C), a viral double-stranded RNA surrogate. We measured transcripts for several inflammatory, interferon and interferon stimulated genes using quantitative real-time PCR and observed that human and bat cells both, when stimulated with poly(I:C), contained higher levels of transcripts for interferon beta than unstimulated cells. In contrast, only human cells expressed robust amount of RNA for TNFα, a cell signaling protein involved in systemic inflammation. We examined the bat TNFα promoter and found a potential repressor (c-Rel) binding motif. We demonstrated that c-Rel binds to the putative c-Rel motif in the promoter and knocking down c-Rel transcripts significantly increased basal levels of TNFα transcripts. Our results suggest bats may have a unique mechanism to suppress inflammatory pathology.
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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 | 0,002 | 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 ».