Nuclear receptors (NRs) repress transcriptional responses to diverse signaling pathways as an essential aspect of their biological activities, but mechanisms determining the specificity and functional consequences of transrepression remain poorly understood. Here, we report signal- and gene-specific repression of transcriptional responses initiated by engagement of toll-like receptors (TLR) 3, 4, and 9 in macrophages. The glucocorticoid receptor (GR) represses a large set of functionally related inflammatory response genes by disrupting p65/interferon regulatory factor (IRF) complexes required for TLR4- or TLR9-dependent, but not TLR3-dependent, transcriptional activation. This mechanism requires signaling through MyD88 and enables the GR to differentially regulate pathogen-specific programs of gene expression. PPARγ and LXRs repress overlapping transcriptional targets by p65/IRF3-independent mechanisms and cooperate with the GR to synergistically transrepress distinct subsets of TLR-responsive genes. These findings reveal combinatorial control of homeostasis and immune responses by nuclear receptors and suggest new approaches for treatment of inflammatory diseases.

Hypoxic response and inflammation both involve the action of the hypoxia-inducible transcription factors HIF-1α and HIF-2α. Previous studies have revealed that both HIF-α proteins are in a number of aspects similarly regulated post-translationally. However, the functional interrelationship of these two isoforms remains largely unclear. The polarization of macrophages controls functionally divergent processes; one of these is nitric oxide (NO) production, which in turn is controlled in part by HIF factors. We show here that the HIF-α isoforms can be differentially activated: HIF-1α is induced by Th1 cytokines in M1 macrophage polarization, whereas HIF-2α is induced by Th2 cytokines during an M2 response. This differential response was most evident in polarized macrophages through HIF-α isoform-specific regulation of the inducible NO synthase gene by HIF-1α, and the arginase1 gene by HIF-2α. In silico modeling predicted that regulation of overall NO availability is due to differential regulation of HIF-1α versus HIF-2α, acting to, respectively, either increase or suppress NO synthesis. An in vivo model of endotoxin challenge confirmed this; thus, these studies reveal that the two homologous transcription factors, HIF-1α and HIF-2α, can have physiologically antagonistic functions, but that their antiphase regulation allows them to coordinately regulate NO production in a cytokine-induced and transcription-dependent fashion.

Summary

 We describe a broad mechanistic framework for the transcriptional induction of mammalian primary response genes by Toll-like receptors and other stimuli. One major class of primary response genes is characterized by CpG-island promoters, which facilitate promiscuous induction from constitutively active chromatin without a requirement for SWI/SNF nucleosome remodeling complexes. The low nucleosome occupancy at promoters in this class can be attributed to the assembly of CpG islands into unstable nucleosomes, which may lead to SWI/SNF independence. Another major class consists of non-CpG-island promoters that assemble into stable nucleosomes, resulting in SWI/SNF dependence and a requirement for transcription factors that promote selective nucleosome remodeling. Some stimuli, including serum and tumor necrosis factor-α, exhibit a strong bias toward activation of SWI/SNF-independent CpG-island genes. In contrast, interferon-β is strongly biased toward SWI/SNF-dependent non-CpG-island genes. By activating a diverse set of transcription factors, Toll-like receptors induce both classes and others for an optimal response to microbial pathogens.

A small number of mammalian signaling pathways mediate a myriad of distinct physiological responses to diverse cellular stimuli. Temporal control of the signaling module that contains IκB kinase (IKK), its substrate inhibitor of NF-κB (IκB), and the key inflammatory transcription factor NF-κB can allow for selective gene activation. We have demonstrated that different inflammatory stimuli induce distinct IKK profiles, and we examined the underlying molecular mechanisms. Although tumor necrosis factor-α (TNFα)-induced IKK activity was rapidly attenuated by negative feedback, lipopolysaccharide (LPS) signaling and LPS-specific gene expression programs were dependent on a cytokine-mediated positive feedback mechanism. Thus, the distinct biological responses to LPS and TNFα depend on signaling pathway-specific mechanisms that regulate the temporal profile of IKK activity.

Inflammatory NF-kappaB/RelA activation is mediated by the three canonical inhibitors, IkappaBalpha, -beta, and -epsilon. We report here the characterization of a fourth inhibitor, nfkappab2/p100, that forms two distinct inhibitory complexes with RelA, one of which mediates developmental NF-kappaB activation. Our genetic evidence confirms that p100 is required and sufficient as a fourth IkappaB protein for noncanonical NF-kappaB signaling downstream of NIK and IKK1. We develop a mathematical model of the four-IkappaB-containing NF-kappaB signaling module to account for NF-kappaB/RelA:p50 activation in response to inflammatory and developmental stimuli and find signaling crosstalk between them that determines gene-expression programs. Further combined computational and experimental studies reveal that mutant cells with altered balances between canonical and noncanonical IkappaB proteins may exhibit inappropriate inflammatory gene expression in response to developmental signals. Our results have important implications for physiological and pathological scenarios in which inflammatory and developmental signals converge.

Stochasticity inherent to biochemical reactions (intrinsic noise) and variability in cellular states (extrinsic noise) degrade information transmitted through signaling networks. We analyzed the ability of temporal signal modulation—that is, dynamics—to reduce noise-induced information loss. In the extracellular signal–regulated kinase (ERK), calcium (Ca 2+ ), and nuclear factor kappa-B (NF-κB) pathways, response dynamics resulted in significantly greater information transmission capacities compared to nondynamic responses. Theoretical analysis demonstrated that signaling dynamics has a key role in overcoming extrinsic noise. Experimental measurements of information transmission in the ERK network under varying signal-to-noise levels confirmed our predictions and showed that signaling dynamics mitigate, and can potentially eliminate, extrinsic noise–induced information loss. By curbing the information-degrading effects of cell-to-cell variability, dynamic responses substantially increase the accuracy of biochemical signaling networks.

Abstract Many transcription factors (TFs) translocate to the nucleus with varied dynamic patterns in response to different inputs. A notable example of such behavior is RelA, a subunit of NF-κB, which translocates to the nucleus with either pulsed or sustained dynamics, depending on the stimulus. Our understanding of how these dynamics are interpreted by downstream genes has remained incomplete, partly because ubiquitously used environmental inputs activate other transcriptional regulators in addition to RelA. Here, we use an optogenetic tool, CLASP (controllable light-activated shuttling and plasma membrane sequestration), to control RelA spatiotemporal dynamics in mouse fibroblasts and quantify their effect on downstream genes using RNA-seq. Using RelA-CLASP, we show for the first time that nuclear translocation of RelA, without post-translational modifications or activation of other transcriptional regulators, is sufficient to activate downstream genes. Furthermore, we find that TNFα, a common endogenous input, regulates many genes independently of RelA, and that this gene regulation is different from that induced by RelA-CLASP. Genes responsive to RelA-CLASP show a wide range of dynamics in response to a constant RelA input. We use a simple promoter model to recapitulate these diverse dynamic responses, as well as data collected in response to a pulsed RelA-CLASP input, and extract features of many RelA-responsive promoters. We also pinpoint many genes for which more complex models, involving feedback or multi-step promoters, may be needed to explain their response to constant and pulsed TF inputs. This study introduces a new robust tool for studying mammalian transcriptional regulation and demonstrates the power of optogenetic tools in dissecting the quantitative features of important cellular pathways.