Proresolving Action of Docosahexaenoic Acid Monoglyceride in Lung Inflammatory Models Related to Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) is a hereditary, chronic disease of the exocrine glands, characterized by the production of viscid mucus that obstructs the pancreatic ducts and bronchi, leading to infection and fibrosis. ω3 fatty acid supplementations are known to improve the essential fatty acid deficiency as well as reduce inflammation in CF. The objective of this study was to determine the effects of docosahexaenoic acid monoacylglyceride (MAG-DHA) on mucin overproduction and resolution of airway inflammation in two in vitro models related to CF. Isolated human bronchi reverse permeabilized with CF transmembrane conductance regulator (CFTR) silencing (si) RNA and stable Calu3 cells expressing a short hairpin (sh) RNA directed against CFTR (shCFTR) were used. Lipid analyses revealed that MAG-DHA increased DHA/arachidonic acid (AA) ratio in shCFTR Calu-3 cells. MAG-DHA treatments, moreover, resulted in a decreased activation of Pseudomonas aeruginosa LPS-induced NF-κB in CF and non-CF Calu-3 cells. Data also revealed a reduction in MUC5AC, IL-6, and IL-8 expression levels in MAG-DHA-treated shCFTR cells stimulated, or not, with LPS. Antiinflammatory properties of MAG-DHA were also investigated in a reverse-permeabilized human bronchi model with CFTR siRNA. After MAG-DHA treatments, messenger RNA transcript levels for MUC5AC, IL-6, and IL-8 were markedly reduced in LPS-treated CFTR siRNA bronchi. MAG-DHA displays antiinflammatory properties and reduces mucin overexpression in Calu-3 cells and human bronchi untreated or treated with P. aeruginosa LPS, a finding consistent with the effects of resolvinD1, a known antiinflammatory mediator.
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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) | 0,001 | 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 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 ».