Klf4 protects thymus integrity during late pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy causes abrupt thymic atrophy. This atrophy is characterized by a severe decrease in the number of all thymocyte subsets and qualitative (but not quantitative) changes in thymic epithelial cells (TECs). Pregnancy-related thymic involution is triggered by progesterone-induced functional changes affecting mainly cortical TECs (cTECs). Remarkably, this severe involution is rapidly corrected following parturition. We postulated that understanding the mechanisms of pregnancy-related thymic changes could provide novel insights into signaling pathways regulating TEC function. When we analyzed genes whose expression in TECs was modified during late pregnancy, we found a strong enrichment in genes bearing KLF4 transcription factor binding motifs. We, therefore, engineered a Psmb11-iCre : Klf4 lox/lox mouse model to study the impact of TEC-specific Klf4 deletion in steady-state conditions and during late pregnancy. Under steady-state conditions, Klf4 deletion had a minimal effect on TEC subsets and did not affect thymic architecture. However, pregnancy-induced thymic involution was much more pronounced in pregnant females lacking Klf4 expression in TECs. These mice displayed a substantial ablation of TECs with a more pronounced loss of thymocytes. Transcriptomic and phenotypic analyses of Klf4 -/- TECs revealed that Klf4 maintains cTEC numbers by supporting cell survival and preventing epithelial-to-mesenchymal plasticity during late pregnancy. We conclude that Klf4 is essential for preserving TEC’s integrity and mitigating thymic involution during late pregnancy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».