Activation Via Multiple Signaling Pathways Induces Down-Regulation of Platelet-Activating Factor Receptors on Human B Lymphocytes
Notice bibliographique
Résumé
Platelet-activating factor receptor (PAFR) has been identified in B cell lines and primary human B cells, but the regulation of PAFR during B cell activation has not been completely elucidated. In the present study, we have investigated the effects of B cell activation on PAFR binding parameters, PAFR mRNA and PAF-triggered intracellular calcium mobilization. The human B lymphoid cell line LA350 was shown to exhibit high levels of PAFR (48,550 +/- 4,310 sites/cell) as determined by radio-ligand binding assay with PAFR antagonist [3H]WEB2086. Treatment with phorbol 12,13-dibutyrate caused a biphasic reduction of PAFR binding. The early phase was inhibited by the protein kinase C inhibitor bisindolylmaleimide I (BIM), whereas the late phase was not blocked by BIM, protein tyrosine kinase inhibitor genistein, or the mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-related kinase inhibitor PD98059. However, staurosporine, a broad-spectrum protein kinase inhibitor, completely inhibited the late phase down-regulation. Ionomycin also decreased [3H]WEB2086 binding sites, whereas the combination of PDB and ionomycin induced a greater reduction than either agent alone. Cross-linking of B cell receptor by anti-IgM Ab also induced down-regulation of PAFR, which was abolished by genistein or PD98059, but not by BIM or staurosporine. The decrease in surface PAFR number was closely paralleled by the reduction in PAFR mRNA both in LA350 cells and human tonsillar B cells, and was associated with decreased response to PAF indicated by decreased intracellular calcium mobilization. These data show that multiple signaling pathways are involved in down-regulating PAFR expression during B cell activation and development.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».