Proteinase-Activated Receptor-2-Induced Colonic Inflammation in Mice: Possible Involvement of Afferent Neurons, Nitric Oxide, and Paracellular Permeability
Notice bibliographique
Résumé
Activation of colonic proteinase-activated receptor-2 (PAR-2) provokes colonic inflammation and increases mucosal permeability in mice. The mechanism of inflammation is under debate and could be neurogenic and/or the consequence of tight-junction opening with passage of exogenous pathogens into the lamina propria. The present study aimed to further characterize the inflammatory effect of PAR-2 activation by investigating: 1) the role of NO, 2) the role of afferent neurons, and 3) a possible cause and effect relationship between colonic paracellular permeability changes and mucosal inflammation. Thus, intracolonic infusion to mice of the PAR-2-activating peptide, SLIGRL, increased both myeloperoxidase (MPO) activity and damage scores indicating colonic inflammation, and enhanced colonic permeability to (51)Cr-EDTA from 2 to 4 h after its infusion. NO synthase inhibitors, L-NAME and aminoguanidine, as well as the neurotoxin capsaicin and NK1, calcitonin gene-related peptide (CGRP) receptor antagonists, SR140333 and CGRP(8-37), prevented SLIGRL-induced MPO and damage score increases and permeability. In contrast, although the tight-junction blocker, 2,4,6-triaminopyrimidine, and the myosin L chain kinase inhibitor, ML-7, prevented SLIGRL-induced increase in permeability, they did not prevent MPO and damage score increases. Taken together our data show that both NO and capsaicin-sensitive afferent neurons are involved in PAR-2-mediated colonic inflammation and paracellular permeability increase. Nevertheless, the inflammation process is not a consequence of increased permeability which results at least in part from the activation of myosin L chain kinase.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».