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Enregistrement W4412673610 · doi:10.1101/2025.07.24.665057

Inflammatory cytokines promote interferon regulatory factor (IRF) transcriptional activity in human pulmonary epithelial cells through the induction of IRF1 by nuclear factor-κB

2025· preprint· en· W4412673610 sur OpenAlexafffund
Amandah Necker‐Brown, Mahmoud Mostafa, Andrei Georgescu, Andrew Thorne, Priyanka Chandramohan, Cora Kooi, Keerthana Kalyanaraman, Alex Gao, Akanksha Bansal, Sarah K. Sasse, Anthony N. Gerber, Richard Leigh, Robert Newton

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIRF1Interferon regulatory factorsIRF8InterferonNF-κBImmunologyCell biologyCancer researchTranscription factorBiologyInflammationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transcription factors of the interferon regulatory factor (IRF) family play key roles during viral and bacterial infections. However, IRF regulation by inflammatory cytokines, including interleukin (IL)-1β and tumor necrosis factor (TNF) ⍺, remains underexplored. Since airway epithelial cells (AECs) modulate lung inflammation, IRF expression was characterized in pulmonary A549 and bronchial BEAS-2B epithelial cells, plus primary human AECs grown in submersion or highly differentiated air-liquid interface culture. Whereas most IRF mRNAs were expressed across models, IRF4 and IRF8 showed consistently low expression, and IRF6 was only expressed highly in primary cells. IRF3 and IRF9 were highly expressed in each model, and while protein expression was confirmed in A549 cells, this remained primarily cytoplasmic post-IL-1β treatment. IRF2 was constitutively nuclear in A549 cells and showed moderate/high mRNA expression in each model. IRF1 mRNA was induced by IL-1β-in primary and A549 cells, where IL-1β and TNFα dramatically increased IRF1 protein expression. TNFα also increased IRF1 protein in BEAS-2B cells. In A549 cells, an IRF reporter system combined with RNA silencing did not support transcriptional roles for IRF2 or IRF3 but suggested a modest role for IRF9 following IL-1β stimulation. IL-1β-induced IRF1 localized to the nucleus of A549 cells revealing a major transcriptional role. IRF1 expression induced by IL-1β/TNF⍺ required NF-κB and four novel 5ʹ enhancer regions to IRF1 bound the NF-κB subunit, p65. These regions drove IL-1β/TNF⍺-inducible reporter activity via consensus NF-κB motifs. Three such regions recruited RNA polymerase-2 and were flanked by the active chromatin mark, histone 3 lysine 27 acetylation which, given the high levels of genetic conservation, support involvement in IRF1 transcription. Finally, IRF1 expression, transcription rate, and enhancer activity induced by IL-1β/TNF⍺ were relatively unaffected by glucocorticoid co-treatment. IRF1-dependent gene expression could therefore be insensitive to glucocorticoid and may contribute to glucocorticoid-resistant diseases such as severe asthma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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