Tissue-specific transcriptional programming of macrophages controls the microRNA transcriptome targeting multiple functional pathways
Notice bibliographique
Résumé
Recent interest in the biology and function of peritoneal tissue resident macrophages (pMΦ) has led to a better understanding of their cellular origin, programming, and renewal. The programming of pMΦ is dependent on microenvironmental cues and tissue-specific transcription factors, including GATA6. However, the contribution of microRNAs remains poorly defined. We conducted a detailed analysis of the impact of GATA6 deficiency on microRNA expression in mouse pMΦ. Our data suggest that for many of the pMΦ, microRNA composition may be established during tissue specialization and that the effect of GATA6 knockout is largely unable to be rescued in the adult by exogenous GATA6. The data are consistent with GATA6 modulating the expression pattern of specific microRNAs, directly or indirectly, and including miR-146a, miR-223, and miR-203 established by the lineage-determining transcription factor PU.1, to achieve a differentiated pMΦ phenotype. Lastly, we showed a significant dysregulation of miR-708 in pMΦ in the absence of GATA6 during homeostasis and in response to LPS/IFN-γ stimulation. Overexpression of miR-708 in mouse pMΦ in vivo altered 167 mRNA species demonstrating functional downregulation of predicted targets, including cell immune responses and cell cycle regulation. In conclusion, we demonstrate dependence of the microRNA transcriptome on tissue-specific programming of tissue macrophages as exemplified by the role of GATA6 in pMΦ specialization.
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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 ».