Factors Influencing Basophilic Differentiation of HL-60 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Lineage-specific hematopoietins apparently act in concert with multipotent factors in an orderly sequence of growth and differentiation. We have used the human acute promyelocytic leukemia cell line HL-60 to examine basophilic differentiation, using radioenzymatic assay of histamine content as an end point. Recombinant human interleukin 1 (rhIL-1), rhIL-2, rhIL-4, and recombinant human alpha and gamma interferons did not stimulate basophilic differentiation either in the presence or absence of sodium butyrate, an important cofactor for induction of differentiation. In contrast, rhG-CSF (granulocyte colony-stimulating factor), rhGM (granulocyte-macrophage) CSF, rhIL-3, rhIL-5, nerve growth factor, conditioned medium (CM) from the hairy T cell leukemic line Mo, and nasal polyp epithelial CM stimulated significant increases in histamine content in HL-60 cells at day 5 in vitro. GM-CSF did not account for all of the basophilic differentiating activity in Mo-CM. The data suggest that a unique, lineage-specific, basophilic cell differentiation factor is produced by T cells and point to the possible diagnostic and therapeutic relevance of in situ hematopoietic mechanisms in human respiratory 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».