Diacylglycerol-Containing Docosahexaenoic Acid in Acyl Chain Modulates Airway Smooth Muscle Tone
Notice bibliographique
Résumé
We synthesized and assessed the role of a diacylglycerol (DAG)-containing docosahexaenoic acid (DHA), that is, 1-stearoyl-2-docosahexaenoyl-sn-glycerol (SDHG), in the contraction of guinea pig airway smooth muscle (ASM). We compared its action with 1-stearoyl-2-arachidonoyl-sn-glycerol (SAG) and 1,2-dioctanoyl-sn-glycerol (1,2-DiC8), a stable DAG analog. The three DAGs (SAG, SDHG, and 1,2-DiC8) induced reversible concentration-dependent contraction of ASM. SDHG induced higher guinea pig ASM contraction than did SAG and 1,2-DiC8. The effects of SDHG were blocked, to different extents, by nifedipine (L-type Ca2+ channel blocker). By employing GF-109203X (protein kinase C [PKC] inhibitor) and lanthanum (La3+), a nonselective cation channel blocker, we observed that SDHG evoked ASM contractile response via PKC-dependent and PKC-independent (but Ca2+-dependent) pathways. Interestingly, SAG exerted its action only by increasing [Ca2+]i and did not require PKC activation. To probe the implication of calcium mobilization, we employed thapsigargin (TG), which also induced ASM contraction in a calcium-dependent manner. SDHG and 1,2-DiC8, in a PKC-dependent manner, induced the phosphorylation of CPI-17 (myosin light chain phosphatase inhibitor of 17 kD). Furthermore, SAG and TG failed to phosphorylate CPI-17 in ASM cells. Our results suggest that different DAG species, produced during a dietary supplementation with fatty acids, could modulate the reactivity of airway smooth muscles in a PKC-dependent and -independent manner, and hence, may play a critical role in health and disease.
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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 ».