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Enregistrement W1974952444 · doi:10.1074/jbc.m112.348599

Interleukin-10 Inhibits Lipopolysaccharide-induced Tumor Necrosis Factor-α Translation through a SHIP1-dependent Pathway

2012· article· en· W1974952444 sur OpenAlexafffund
Catherine Chan, Andrew Ming‐Lum, Gary Brandhorst Golds, Shaina J. Lee, Raymond Anderson, Alice Mui

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésProinflammatory cytokineTumor necrosis factor alphaCytokineMAPK/ERK pathwayCell biologyPolysomeSignal transductionPhosphorylationSTAT3ChemistryBiologyInflammationBiochemistryImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production of the proinflammatory cytokine TNFα by activated macrophages is an important component of host defense. However, TNFα production must be tightly controlled to avoid pathological consequences. The anti-inflammatory cytokine IL-10 inhibits TNFα mRNA expression through activation of the STAT3 transcription factor pathway and subsequent expression of STAT3-dependent gene products. We hypothesized that IL-10 must also have more rapid mechanisms of action and show that IL-10 rapidly shifts existing TNFα mRNA from polyribosome-associated polysomes to monosomes. This translation suppression requires the presence of SHIP1 (SH2 domain-containing inositol 5'-phosphatase 1) and involves inhibition of Mnk1 (MAPK signal-integrating kinase 1). Furthermore, activating SHIP1 using a small-molecule agonist mimics the inhibitory effect of IL-10 on Mnk1 phosphorylation and TNFα translation. Our data support the existence of an alternative STAT3-independent pathway through SHIP1 for IL-10 to regulate TNFα translation during the anti-inflammatory response.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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