STAT-1 Mediates the Stimulatory Effect of IL-10 on CD14 Expression in Human Monocytic Cells
Notice bibliographique
Résumé
IL-10, an anti-inflammatory cytokine, has been shown to exhibit stimulatory functions including CD14 up-regulation on human monocytic cells. CD14-mediated signaling following LPS stimulation of monocytic cells results in the synthesis of proinflammatory cytokines. Our results show that LPS-induced CD14 expression on monocytic cells may be mediated by endogenously produced IL-10. To investigate the molecular mechanism by which IL-10 enhances CD14 expression, both human monocytes and the promyelocytic HL-60 cells were used as model systems. IL-10 induced the phosphorylation of PI3K and p42/44 ERK MAPK. By using specific inhibitors for PI3K (LY294002) and ERK MAPKs (PD98059), we demonstrate that LY294002 either alone or in conjunction with PD98059 inhibited IL-10-induced phosphorylation of STAT-1 and consequently CD14 expression. However, IL-10-induced STAT-3 phosphorylation remained unaffected under these conditions. Finally, STAT-1 interfering RNA inhibited IL-10-induced CD14 expression. Taken together, these results suggest that IL-10-induced CD14 up-regulation in human monocytic cells may be mediated by STAT-1 activation through the activation of PI3K either alone or in concert with the ERK MAPK.
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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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».