Nicotinamide mononucleotide (NMN) alleviates the poly(I:C)-induced inflammatory response in human primary cell cultures
Notice bibliographique
Résumé
NMN is the direct precursor of nicotinamide adenine dinucleotide (NAD+) and is considered as a key factor for increasing NAD+ levels and mitochondrial activity in cells. In this study, based on transcriptome analysis, we showed that NMN alleviates the poly(I:C)-induced inflammatory response in cultures of two types of human primary cells, human pulmonary microvascular endothelial cells (HPMECs) and human coronary artery endothelial cells (HCAECs). Major inflammatory mediators, including IL6 and PARP family members, were grouped into coexpressed gene modules and significantly downregulated under NMN exposure in poly(I:C)-activated conditions in both cell types. The Bayesian network analysis of module hub genes predicted common genes, including eukaryotic translation initiation factor 4B (EIF4B), and distinct genes, such as platelet-derived growth factor binding molecules, in HCAECs, which potentially regulate the identified inflammation modules. These results suggest a robust regulatory mechanism by which NMN alleviates inflammatory pathway activation, which may open up the possibility of a new role for NMN replenishment in the treatment of chronic or acute inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».