Comparative analysis of expression profiles of chemokines, chemokine receptors, and components of signaling pathways mediated by chemokines in eight cell types during rat liver regeneration
Notice bibliographique
Résumé
It has been documented that chemokines can positively regulate liver regeneration at the tissue level after partial hepatectomy. However, the precise mechanism of the effects of chemokines on regeneration at the cellular level remains poorly defined. In this study, 8 cell types from rat regenerating liver at 8 recovery time points after 2/3 hepatectomy were isolated and purified using Percoll density gradient centrifugation and immunomagnetic bead methods. The expression profiles of each cell type were monitored using a microarray. RT-PCR analysis was performed to validate the reliability of the microarray results. The results showed that, on the whole, the expression profiles of chemokine and receptor genes varied among different cell types; most genes involved in chemokine signaling pathways showed an increase in expression across the 8 liver cell types during liver regeneration. The implication of these genes in regeneration was analyzed by bioinformatics and systems biology methods. According to the microarray results and gene synergy, activation of chemokine signaling pathways at 24 h in biliary epithelial cells and at 2-12 h in dendritic cells may be triggered by CCL2-CCR2 and CCL7-CCR3, respectively; activation of Plc/Pkc and Pi3k/Akt pathways at 2-12 h in sinusoidal endothelial cells might be caused by CCL7-CCR1; and activation of the Src/Ptk, Src/Vav, and Plc/Pkc pathways at the priming stage may be related to the inductive effect of CCL7. These data suggest the potential relevance of the pro-inflammatory chemokines for liver regeneration at the cellular level.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».