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Enregistrement W1994729653 · doi:10.1159/000234092

Mast Cell Heterogeneity: Effect of Anti-Allergic Compounds on Neuropeptide-Induced Histamine Release

2009· article· en· W1994729653 sur OpenAlexaff
Fergus Shanahan, T.D.G. Lee, John Bienenstock, A. Dean Befus

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Applied Immunology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistamineMast cellNeuropeptideImmunologyHistamine H4 receptorMedicineAllergyPharmacologyHistamine H2 receptorInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing evidence suggests that neuropeptides may be important stimuli for mast cell secretion. Neuropeptide-induced histamine secretion from rat mast cells was inhibited by a variety of clinical and experimental antiallergic agents. The profile of responsiveness to this panel of drugs exhibited by peritoneal (PMC) and intestinal mucosal mast cells (IMC) was similar to that previously reported when histamine release was immunologically induced. Thus, cromoglycate, theophylline and Ro 22-3747 inhibited peptide-induced secretion from PMC but not from IMC. In contrast, doxantrazole was effective against PMC and IMC. Differences between IMC and PMC could not be attributed to the IMC isolation procedure. The results confirm the heterogeneity of responsiveness to antiallergic drugs exhibited by these mast cell subpopulations and indicate that it is not limited to immunologically induced secretion but also occurs when a neuropeptide is the secretory stimulus.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,888

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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