HIF-1α Regulation of Cytokine Production following TLR3 Engagement in Murine Bone Marrow–Derived Macrophages Is Dependent on Viral Nucleic Acid Length and Glucose Availability
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α) is an important regulator of glucose metabolism and inflammatory cytokine production in innate immune responses. Viruses modulate HIF-1α to support viral replication and the survival of infected cells, but it is unclear if this transcription factor also plays an important role in regulating antiviral immune responses. In this study, we found that short and long dsRNA differentially engage TLR3, inducing distinct levels of proinflammatory cytokine production (TNF-α and IL-6) in bone marrow-derived macrophages from C57BL/6 mice. These responses are associated with differential accumulation of HIF-1α, which augments NF-κB activation. Unlike TLR4 responses, increased HIF-1α following TLR3 engagement is not associated with significant alterations in glycolytic activity and was more pronounced in low glucose conditions. We also show that the mechanisms supporting HIF-1α stabilization may differ following stimulation with short versus long dsRNA and that pyruvate kinase M2 and mitochondrial reactive oxygen species play a central role in these processes. Collectively, this work suggests that HIF-1α may fine-tune proinflammatory cytokine production during early antiviral immune responses, particularly when there is limited glucose availability or under other conditions of stress. Our findings also suggest we may be able to regulate the magnitude of proinflammatory cytokine production during antiviral responses by targeting proteins or molecules that contribute to HIF-1α stabilization.
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 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 | 0,002 | 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 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 ».