DDIT4L regulates mitochondrial and innate immune activities in early life
Notice bibliographique
Résumé
Pattern recognition receptor responses are profoundly attenuated before the third trimester of gestation in the relatively low-oxygen human fetal environment. However, the mechanisms regulating these responses are uncharacterized. Herein, genome-wide transcription and functional metabolic experiments in primary neonatal monocytes linked the negative mTOR regulator DDIT4L to metabolic stress, cellular bioenergetics, and innate immune activity. Using genetically engineered monocytic U937 cells, we confirmed that DDIT4L overexpression altered mitochondrial dynamics, suppressing their activity, and blunted LPS-induced cytokine responses. We also showed that monocyte mitochondrial function is more restrictive in earlier gestation, resembling the phenotype of DDIT4L-overexpressing U937 cells. Gene expression analyses in neonatal granulocytes and lung macrophages in preterm infants confirmed upregulation of the DDIT4L gene in the early postnatal period and also suggested a potential protective role against inflammation-associated chronic neonatal lung disease. Taken together, these data show that DDIT4L regulates mitochondrial activity and provide what we believe to be the first direct evidence for its potential role supressing innate immune activity in myeloid cells during development.
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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 ».