<i>Viscum album</i> agglutinin‐I induces apoptosis and degradation of cytoskeletal proteins via caspases in human leukaemia eosinophil AML14.3D10 cells: differences with purified human eosinophils
Notice bibliographique
Résumé
Although there are several agents that induce neutrophil apoptosis, few are known as inducers of eosinophil apoptosis. As eosinophils are potent effector cells contributing to allergic inflammation and asthma, we investigated whether the pro-apoptotic agent Viscum album agglutinin-I (VAA-I) could induce eosinophil apoptosis. VAA-I was found to induce apoptosis in eosinophilic AML14.3D10 (3D10) cells and that these cells expressed caspases-1, -2, -3, -4, -7, -8, -9 and -10. VAA-I-induced gelsolin degradation was reversed by the pan-caspase inhibitor N-benzyloxycarbonyl-V-A-D-O-methylfluoromethyl ketone (z-VAD). Also, paxillin, vimentin and lamin B1 were cleaved by caspases in VAA-I-induced 3D10 cells. VAA-I activated caspase-3 and -8 in 3D10 cells but, unlike z-VAD, treatment with a caspase-8 inhibitor slightly reversed apoptosis. Treatment of purified human eosinophils with VAA-I was found to induce apoptosis, degradation of gelsolin and lamin B1, but unlike 3D10 cells, cleavage of lamin B1 and cell apoptosis was not reversed by z-VAD. We conclude that VAA-I is a potent inducer of eosinophil apoptosis and that proteases other than those inhibited by z-VAD in 3D10 cells are involved in VAA-I-induced peripheral blood eosinophil apoptosis and lamin B1 cleavage. Thus, VAA-I represents a potential candidate for the reduction of the number of eosinophils in diseases where they play important roles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».