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Enregistrement W2898295389 · doi:10.1093/molehr/gay044

Activation of latent transforming growth factor-β1, a conserved function for pregnancy-specific beta 1-glycoproteins

2018· article· en· W2898295389 sur OpenAlexaff
James Warren, Michelle Im, Ángela Ballesteros, Cam T. Ha, Tom Moore, Fanny Lambert, Sophie Lucas, Boris Hinz, Gabriela Dveksler

Notice bibliographique

RevueMolecular Human Reproduction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniformed Services University of the Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésBiologyTransforming growth factorJurkat cellsTransfectionMolecular biologyCell biologyReceptorBiochemistryImmune systemT cellImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY QUESTION: Do all 10 human pregnancy-specific beta 1-glycoproteins (PSGs) and murine PSG23 activate latent transforming growth factor-β1 (TGF-β1)? SUMMARY ANSWER: All human PSGs and murine PSG23 activated latent TGF-β1. WHAT IS KNOWN ALREADY: Two of the 10 members of the PSG1 family, PSG1 and PSG9, were previously shown to activate the soluble small latent complex of TGF-β1, a cytokine with potent immune suppressive functions. STUDY DESIGN, SIZE, DURATION: Recombinant PSGs were generated and tested for their ability to activate the small latent complex of TGF-β1 in a cell-free ELISA-based assay and in a bioassay. In addition, we tested the ability of PSG1 and PSG4 to activate latent TGF-β bound to the extracellular matrix (ECM) or on the membranes of the Jurkat human T-cell line. PARTICIPANTS/MATERIALS, SETTING, METHODS: Recombinant PSGs were generated by transient transfection and purified with a His-Trap column followed by gel filtration chromatography. The purified PSGs were compared to vehicle (PBS) used as control for their ability to activate the small latent complex of TGF-β1. The concentration of active TGF-β was measured in an ELISA using the TGF-β receptor II as capture and a bioassay using transformed mink epithelial cells that express luciferase in response to active TGF-β. The specificity of the signal was confirmed using a TGF-β receptor inhibitor. We also measured the binding kinetics of some human PSGs for the latent-associated peptide (LAP) of TGF-β using surface plasmon resonance and determined whether PSG1 and PSG4 could activate the large latent complex of TGF-β1 bound to the ECM and latent TGF-β1 bound to the cell membrane. All experiments were performed in triplicate wells and repeated three times. MAIN RESULTS AND THE ROLE OF CHANCE: All human PSGs activated the small latent complex of TGF-β1 (P < 0.05 vs. control) and showed similar affinities (KD) for LAP. Despite the lack of sequence conservation with its human counterparts, the ability to activate latent TGF-β1 was shared by a member of the murine PSG family. We found that PSG1 and PSG4 activated the latent TGF-β stored in the ECM (P < 0.01) but did not activate latent TGF-β1 bound to glycoprotein A repetitions predominant (GARP) on the surface of Jurkat T cells. LIMITATIONS, REASONS FOR CAUTION: The affinity of the interaction of LAP and PSGs was calculated using recombinant proteins, which may differ from the native proteins in their post-translational modifications. We also utilized a truncated form of murine PSG23 rather than the full-length protein. For the studies testing the ability of PSGs to activate membrane-bound TGF-β1, we utilized the T-cell line Jurkat and Jurkat cells expressing GARP rather than primary T regulatory cells. All the studies were performed in vitro. WIDER IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: Here, we show that all human PSGs activate TGF-β1 and that this function is conserved in at least one member of the rodent PSG family. In vivo PSGs could potentially increase the availability of active TGF-β1 from the soluble and matrix-bound latent forms of the cytokine contributing to the establishment of a tolerogenic environment during pregnancy. LARGE-SCALE DATA: None. STUDY FUNDING/COMPETING INTEREST(S): The research was supported by a grant from the Collaborative Health Initiative Research Program (CHIRP). No conflicts of interests are declared by the authors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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