NF-κB-dependent GR cistrome redistribution recruits GR to inflammatory genes but correlates with lesser glucocorticoid-mediated repression
Notice bibliographique
Résumé
While ligand-activated glucocorticoid receptor (GR) binds DNA to activate transcription, glucocorticoids, including budesonide, reduce inflammatory gene expression, yet recruit GR to many such gene loci. In epithelial cells, the inflammatory cytokine, interleukin-1β (IL1B), activates nuclear factor (NF)-κB to induce gene expression, and co-treatment with budesonide produces nanoscale GR-RELA nuclear co-localization. Such co-stimulation orchestrated reciprocal genome-wide redistribution of GR- and RELA-binding regions (GBRs and RBRs, respectively) relative to each mono-treatment to produce widespread GBR-RBR overlap. This correlated with increased RNA polymerase-2 presence and required NF-κB for GR cistrome remodeling. Mapping transcription start sites to the nearest GBR or RBR each revealed associations with upregulated, but not repressed, genes. Importantly, RBR proximity to budesonide-upregulated genes and GBR proximity to IL1B-upregulated genes correlated with attenuated repression on co-treatment. As this occurred on a background of glucocorticoid-induced repression, GR presence at specific IL1B-induced gene loci may reduce/protect from an otherwise more prevalent glucocorticoid-induced repression.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».