Regulation of <scp>CXCL</scp>1 chemokine and <scp>CSF</scp>3 cytokine levels in myometrial cells by the <scp>MAFF</scp> transcription factor
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines play key roles in a variety of reproductive processes including normal parturition as well as preterm birth. Our previous data have shown that MAFF, a member of the MAF family of bZIP transcription factors, is rapidly induced by pro-inflammatory cytokines in PHM1-31 myometrial cells. We performed loss-of-function studies in PHM1-31 cells to identify MAFF dependent genes. We showed that knockdown of MAFF significantly decreased CXCL1 chemokine and CSF3 cytokine transcript and protein levels. Using chromatin immunoprecipitation analyzes, we confirmed CXCL1 and CSF3 genes as direct MAFF targets. We also demonstrated that MAFF function in PHM1-31 myometrial cells is able to control cytokine and matrix metalloproteinase gene expression in THP-1 monocytic cells in a paracrine fashion. Our studies provide valuable insights into the MAFF dependent transcriptional network governing myometrial cell function. The data suggest a role of MAFF in parturition and/or infection-induced preterm labour through modulation of inflammatory processes in the microenvironment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».