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Enregistrement W2912014539 · doi:10.4049/jimmunol.1801477

MEK2 Negatively Regulates Lipopolysaccharide-Mediated IL-1β Production through HIF-1α Expression

2019· article· en· W2912014539 sur OpenAlexaff
Harvinder Talwar, Mohamad Bouhamdan, Christian Bauerfeld, Jaya Talreja, Rifdat Aoidi, Nicolas Houde, Jean Charron, Lobelia Samavati

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésGene knockdownMAPK/ERK pathwayGLUT1KinaseDownregulation and upregulationCell biologyProinflammatory cytokineTLR4Glucose transporterInternal medicineBiologyChemistryEndocrinologySignal transductionInflammationInsulinMedicineBiochemistryApoptosisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract LPS-activated macrophages require metabolic reprogramming and glucose uptake mediated by hypoxia-inducible factor (HIF)–1 α and glucose transporter 1 (Glut1) expression for proinflammatory cytokine production, especially IL-1β. This process is tightly regulated through activation of MAPK kinases, including the MEK/ERK pathway as well as several transcription factors including HIF-1α. Although MAPK kinase (MEK) 2 deficiency had no significant effect on NO, TNF-α, or IL-12 production in response to LPS challenge, MEK2-deficient murine bone marrow–derived macrophages (BMDMs) exhibited lower IL-10 production. Importantly, MEK2-deficient BMDMs exhibited a preserved ERK1/2 phosphorylation, higher HIF-1α and Glut1 levels, and substantially increased IL-1β as well as IL-6 production in response to LPS stimulation. Knockdown of HIF-1α expression via short interference RNA decreased the level of HIF-1α expression in MEK2-deficient BMDMs and decreased IL-1β production in response to LPS treatment. Furthermore, we performed gain of function experiments by overexpressing MEK2 protein in RAW264.7 cells. LPS stimulation of MEK2 overexpressed in RAW264.7 cells led to a marked decreased IL-1β production. Finally, we investigated the role of Mek1 and Mek2 double and triple mutation on ERK phosphorylation, HIF-1α expression, and IL-1β production. We found that MEK2 is the major kinase, which inversely proportionally regulates HIF-1α and IL-1β expression independent of ERK activation. Our findings demonstrate a novel regulatory function for MEK2 in response to TLR4 activation in IL-1β production through modulating HIF-1α expression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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