Prostaglandin E2 Induces Degranulation-Independent Production of Vascular Endothelial Growth Factor by Human Mast Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mast cells accumulate in large numbers at angiogenic sites, where they have been shown to express a number of proangiogenic factors, including vascular endothelial growth factor (VEGF-A). PGE(2) is known to strongly promote angiogenesis and is found in increased levels at sites of chronic inflammation and around solid tumors. The expression pattern of VEGF and the regulation of VEGF-A by PGE(2) were examined in cord blood-derived human mast cells (CBMC). CBMC expressed mRNA for five isoforms of VEGF-A and other members of the VEGF family (VEGF-B, VEGF-C, and VEGF-D) with strong expression of the most potent secretory isoforms. PGE(2) was a very strong inducer of VEGF-A(121/165) production by CBMC and also elevated VEGF-A mRNA expression. The amount of VEGF-A(121/165) protein production induced by PGE(2) was 4-fold greater than that induced by IgE-mediated activation of CBMC. Moreover, the response to PGE(2) as well as to other cAMP-elevating agents such as forskolin and salbutamol was observed under conditions that were not associated with mast cell degranulation. CBMC expressed substantial levels of the EP(2) receptor, but not the EP(4) receptor, when examined by flow cytometry. In contrast to other reported PGE(2)-mediated effects on mast cells, VEGF-A(121/165) production occurred via activation of the EP(2) receptor. These data suggest a role for human mast cells as a potent source of VEGF(121/165) in the absence of degranulation, and may provide new opportunities to regulate angiogenesis at mast cell-rich sites.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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 | 0,001 |
| 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 découle