Interleukin-10 and nerve growth factor have reciprocal upregulatory effects on intestinal epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
The intestinal mucosa is in a constant state of controlled inflammation, but the processes whereby this occurs are poorly understood. The aims of this study were to look at the role of IL-10 and nerve growth factor (NGF) in intestinal epithelial cell regulation. The human colon epithelial cell lines T84, HT-29, and CACO-2 were used. RT-PCR, flow cytometry analysis, and immunohistochemistry were applied to measure the cytokine changes in epithelial cells induced by recombinant cholera toxin and its B subunit, IL-10, and NGF. Cholera toxin B subunit caused selective dose-dependent increased mRNA for IL-10 in T84 cells and the protein in T84, HT-29, and CACO-2 cells. IL-10 dose dependently selectively increased NGF mRNA in T84 cells and intracellular protein synthesis in all three epithelial cell lines. The effect of NGF was reciprocal, selective, and dose dependent because it increased mRNA for IL-10 and IL-10 synthesis. Our results suggest that the epithelium may actively participate in downregulation through innate mechanisms involving IL-10 and NGF. The reciprocal interaction suggests for the first time that NGF may be involved in local downregulation by mucosal epithelium and thus may play a potent protective role in response to injury, by prevention of undue inflammation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».