Tethered ligand‐derived peptides of proteinase‐activated receptor 3 (PAR<sub>3</sub>) activate PAR<sub>1</sub> and PAR<sub>2</sub> in Jurkat T cells
Notice bibliographique
Résumé
Proteinase-activated receptors (PARs) can activate a number of signalling events, including T-cell signal-transduction pathways. Recent data suggest that the activation of PARs 1, 2 and 3 in Jurkat T-leukaemic cells induces tyrosine phosphorylation of the haematopoietic signal transducer protein, VAV1. To activate the PARs, this study used the agonist peptides SFLLRNPNDK, SLIGKVDGTS and TFRGAPPNSF, which are based on the sequences of the tethered ligand sequences of human PARs 1, 2 and 3, respectively. Here, we show that peptides based on either the human or murine PAR(3)-derived tethered ligand sequences (TFRGAP-NH(2) or SFNGGP-NH(2)) do not activate PAR(3), but rather activate PARs 1 and 2, either in Jurkat or in other PAR-expressing cells. Furthermore, whilst thrombin activates only Jurkat PAR(1), trypsin activates both PARs 1 and 2 and also disarms Jurkat PAR(1) for thrombin activation. We conclude therefore that in Jurkat or related T cells, signalling via PARs that can affect VAV1 phosphorylation is mediated via PAR 1 or 2, or both, and that distinct serine proteinases may potentially differentially affect T-cell function in the settings of inflammation.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».