RNA Sequencing of LX-2 Cells Treated with TGF-β1 Identifies Genes Associated with Early Hepatic Stellate Cell Activation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hepatic stellate cells (HSCs) are liver-resident myofibroblast precursors. In chronic liver disease, HSC-derived myofibroblasts are responsible for the production of collagen and, as such, are generally associated with diseases characterised by hepatic fibrosis. HSCs undergo a process of "activation" in response to tissue damage or pathogen invasion, thereby assuming roles in extracellular matrix synthesis, wound healing, and pathogen defence. The process of HSC activation and collagen production is most commonly driven by the cytokine transforming growth factor-β1 (TGF-β1). To investigate the transcriptional impact of TGF-β1 signalling on liver myofibroblasts, RNA sequencing was used to quantitate the biological changes observed in LX-2 cells, an activated human HSC line, following TGF-b1 treatment. In total, 5,258 genes were found to be significantly differentially expressed with a false discovery rate cut-off of < 0.1. The topmost deregulated of these genes included those with known roles in influencing HSC activity, as well as those involved in fibrotic responses in other cell lines and tissues. Interestingly, genes with no currently characterised role in either HSC activation or fibrotic processes were also identified, including CIITA and SERPINB2. Further in silico analysis revealed the prominent signalling pathways downstream of TGF-β1 in LX-2 cells, which will be useful for improving the understanding of how this cytokine influences broader signalling pathways in the activation of HSCs. This work may be of use in the identification of new markers of liver fibrosis and could provide insight into prospective genes or pathways that might be targeted for the amelioration of fibrotic liver disease in the future.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».