Th1 Cells Alter the Inflammatory Signature of IL-6 by Channeling STAT Transcription Factors to <i>Alu</i>-like Retroelements
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines that signal via STAT1 and STAT3 transcription factors instruct decisions affecting tissue homeostasis, antimicrobial host defense, and inflammation-induced tissue injury. To understand the coordination of these activities, we applied RNA sequencing, chromatin immunoprecipitation sequencing, and assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing to identify the transcriptional output of STAT1 and STAT3 in peritoneal tissues from mice during acute resolving inflammation and inflammation primed to drive fibrosis. Bioinformatics focused on the transcriptional signature of the immunomodulatory cytokine IL-6 in both settings and examined how profibrotic IFN-γ-secreting CD4+ T cells altered the interpretation of STAT1 and STAT3 cytokine cues. In resolving inflammation, STAT1 and STAT3 cooperated to drive stromal gene expression affecting antimicrobial immunity and tissue homeostasis. The introduction of IFN-γ-secreting CD4+ T cells altered this transcriptional program and channeled STAT1 and STAT3 to a previously latent IFN-γ activation site motif in Alu-like elements. STAT1 and STAT3 binding to this conserved sequence revealed evidence of reciprocal cross-regulation and gene signatures relevant to pathophysiology. Thus, we propose that effector T cells retune the transcriptional output of IL-6 by shaping a regulatory interplay between STAT1 and STAT3 in inflammation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».