TLR9 signaling regulates tissue factor and tissue factor pathway inhibitor expression and activity in human coronary artery endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Although human endothelial cells recognize and respond to bacterial DNA (CpG DNA), the role of bacterial DNA in procoagulation is not known. We investigated the impact of bacterial DNA on expression and activity of tissue factor (TF) and tissue factor pathway inhibitor (TFPI) in human coronary artery endothelial cells (HCAEC). CpG DNA (1–32 μg/ml) markedly induced TF expression between 4 and 8 hours in both protein and mRNA levels and TF activity. CpG DNA markedly enhanced NF‐êB activation, which was blocked by the telomere‐derived TLR9 antagonist oligonucleotide TTAGGG. Consistently, the specific NF‐êB inhibitors BAY 117082 and SN50 prevented CpG DNA‐induced TF transcription and secretion. Conversely, culture of HCAEC with CpG DNA for 24 to 48 hours reduced TFPI transcription, secretion, and activity. Methylation of cytosines in CpG DNA resulted in a complete loss of biological activities. Our results demonstrate that bacterial DNA through TLR9 can alter the balance of TF and TFPI expression and activity in HCAEC, thereby contributing to thrombus formation, the major cause of acute coronary artery disease.(Grant support: CIHR MOP‐97742).
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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) | 0,002 | 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 ».