Interactions of Hemopoietic Cytokines on Differentiation of HL-60 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Nerve growth factor (NGF) is a neurotropic polypeptide which has broad biological activity other than support of growth and survival of sympathetic, sensory and central neurons. NGF promotes rat mast cell hyperplasia in vivo and human granulopoiesis in vitro, selectively augmenting basophil/mast cell differentiation in the presence of T cells or conditioned medium derived from a human T cell line (Mo-CM), a source of granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF). NGF also synergizes with GM-CSF to promote human basophil/mast cell differentiation in both methylcellulose and suspension cultures of myeloid progenitors. In the current studies, we examined the interactions of NGF and several cytokines considered to be involved in human basophil/mast cell and eosinophil growth and differentiation, including interleukin (IL)-3, IL-4, IL-5, GM-CSF and granulocyte colony-stimulating factor (G-CSF). NGF synergistically enhanced IL-5 induced dose-dependent increases in histamine content and basophilic cell differentiation of myeloid leukemic HL-60 cells, but was only additive to similar effects of IL-3. In contrast, IL-4 and G-CSF did not promote basophilic differentiation of HL-60 cells in the presence or absence of NGF. Various combinations of GM-CSF, G-CSF, IL-3, IL-4 and IL-5 could not reproduce the synergy observed between NGF and either IL-5 or GM-CSF. NGF appears to represent a class of lineage-specific co-factors, in this case being involved in GM-CSF- or IL-5-induced basophilic lineage differentiation, thus contributing to tissue inflammation or repair.
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) | 0,000 | 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 ».