c-Myb Exacerbates Atherosclerosis through Regulation of Protective IgM-Producing Antibody-Secreting Cells
Notice bibliographique
Résumé
Mechanisms that govern transcriptional regulation of inflammation in atherosclerosis remain largely unknown. Here, we identify the nuclear transcription factor c-Myb as an important mediator of atherosclerotic disease in mice. Atherosclerosis-prone animals fed a diet high in cholesterol exhibit increased levels of c-Myb in the bone marrow. Use of mice that either harbor a c-Myb hypomorphic allele or where c-Myb has been preferentially deleted in B cell lineages revealed that c-Myb potentiates atherosclerosis directly through its effects on B lymphocytes. Reduced c-Myb activity prevents the expansion of atherogenic B2 cells yet associates with increased numbers of IgM-producing antibody-secreting cells (IgM-ASCs) and elevated levels of atheroprotective oxidized low-density lipoprotein (OxLDL)-specific IgM antibodies. Transcriptional profiling revealed that c-Myb has a limited effect on B cell function but is integral in maintaining B cell progenitor populations in the bone marrow. Thus, targeted disruption of c-Myb beneficially modulates the complex biology of B cells in cardiovascular disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».