Transcriptional Profile of Cytokines, Regulatory Mediators and TLR in Mesenchymal Stromal Cells after Inflammatory Signaling and Cell-Passaging
Notice bibliographique
Résumé
Adult human subcutaneous adipose tissue (AT) harbors a rich population of mesenchymal stromal cells (MSCs) that are of interest for tissue repair. For this purpose, it is of utmost importance to determine the response of AT-MSCs to proliferative and inflammatory signals within the damaged tissue. We have characterized the transcriptional profile of cytokines, regulatory mediators and Toll-like receptors (TLR) relevant to the response of MSCs. AT-MSCs constitutively present a distinct profile for each gene and differentially responded to inflammation and cell-passaging. Inflammation leads to an upregulation of IL-6, IL-8, IL-1β, TNFα and CCL5 cytokine expression. Inflammation and cell-passaging increased the expression of HGF, IDO1, PTGS1, PTGS2 and TGFβ. The expression of the TLR pattern was differentially modulated with TLR 1, 2, 3, 4, 9 and 10 being increased, whereas TLR 5 and 6 downregulated. Functional enrichment analysis demonstrated a complex interplay between cytokines, TLR and regulatory mediators central for tissue repair. This profiling highlights that following a combination of inflammatory and proliferative signals, the sensitivity and responsive capacity of AT-MSCs may be significantly modified. Understanding these transcriptional changes may help the development of novel therapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».