Long Non-coding RNA LincRNA-EPS Inhibits Host Defense Against Listeria monocytogenes Infection
Notice bibliographique
Résumé
Long noncoding RNAs (lncRNAs) have emerged as key regulators of gene expression in several biological systems. The long intergenic RNA-erythroid pro-survival (lincRNA-EPS) has been shown to play a critical role in restraining inflammatory gene expression. However, the function of lincRNA-EPS during bacterial infections remains unknown. Here, we demonstrate that following infection with the intracellular bacterium Listeria monocytogenes, both mouse macrophages and dendritic cells lacking lincRNA-EPS exhibit an enhanced expression of proinflammatory cytokine genes, as well as an increased expression of the inducible nitric oxide synthase (iNos) and nitric oxide (NO) production. Importantly, we found that lincRNA-EPS-/- mice intraperitoneally infected with L. monocytogenes exhibit lower bacterial burdens in spleen and liver and produce more NO than control mice. Furthermore, lincRNA-EPS-/- mice are less susceptible to a lethal dose of L. monocytogenes than wild type (WT) mice. Collectively these findings show that lincRNA-EPS suppresses host protective NO expression and impairs the host defense against L. monocytogenes infection.
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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 ».