Efferocytic Defects in Early Atherosclerosis Are Driven by GATA2 Overexpression in Macrophages
Notice bibliographique
Résumé
The loss of efferocytosis – the phagocytic clearance of apoptotic cells – is an initiating event in atherosclerotic plaque formation. While the loss of macrophage efferocytosis is a prerequisite for advanced plaque formation, the transcriptional and cellular events in the pre-lesion site that drive these defects are poorly defined. Transcriptomic analysis of macrophages recovered from early-stage human atherosclerotic lesions identified a 50-fold increase in the expression of GATA2, a transcription factor whose expression is normally restricted to the hematopoietic compartment. GATA2 overexpression in vitro recapitulated many of the functional defects reported in patient macrophages, including deficits at multiple stages in the efferocytic process. These findings included defects in the uptake of apoptotic cells, efferosome maturation, and in phagolysosome function. These efferocytic defects were a product of GATA2-driven alterations in the expression of key regulatory proteins, including Src-family kinases, Rab7 and components of both the vacuolar ATPase and NADPH oxidase complexes. In summary, these data identify a mechanism by which efferocytic capacity is lost in the early stages of plaque formation, thus setting the stage for the accumulation of uncleared apoptotic cells that comprise the bulk of atherosclerotic plaques.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».