Availability of receptors for advanced glycation end-products (RAGE) influences differential transcriptome expression in mice exposed to chronic secondhand smoke
Notice bibliographique
Résumé
The receptor for advanced glycation end-products (RAGE) has a central function in orchestrating inflammatory responses in multiple disease states. RAGE is a transmembrane pattern recognition receptor with particular interest in lung disease due to its naturally abundant pulmonary expression. Our previous research demonstrated an inflammatory role for RAGE following acute exposure to secondhand smoke (SHS). However, chronic inflammatory mechanisms associated with RAGE remain unclear. In this study, we assessed transcriptional outcomes in mice exposed to chronic smoke in the context of RAGE expression. RAGE knockout (RKO) and wild type (WT) mice were exposed to SHS five times weekly via a nose-only delivery system (Scireq Scientific, Montreal, Canada) for six months and compared to mice exposed to room air (RA) only. Total lung RNA was isolated using the Direct-zol RNA MiniPrep kit (Zymo Research, Irvine, CA) and mRNA was purified using poly-T oligo-attached magnetic beads. Synthesis of cDNA, library construction, and sequencing was performed using standard approaches. We specifically compared the phenotypic and environmental conditions from WT+RA, WT+SHS, and RKO+SHS mice. Preprocessing and analysis of RNA-sequencing gene expression data included read trimming, mapping and quantifying the reads to transcripts, and calculating significant differentially expressed genes. The results of these analyses were summarized and compared via Venn diagrams, volcano plots, and functional gene cluster enrichment analysis. Notable gene clusters were specific to cytoskeletal elements, inflammatory signaling, and ciliogenesis. Finally, gene ontologies (GO) demonstrated significant biological pathways that were differentially impacted by the presence of RAGE. These data collectively identify several opportunities to further dissect RAGE signaling in the context of SHS exposure and foreshadow possible therapeutic modalities. This work was supported by funding from the National Institutes of Health (NIH 1R15-HL152257). This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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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 | 0,000 |
| 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 ».