Neutrophils and the kallikrein–kinin system in proteinase‐activated receptor 4‐mediated inflammation in rodents
Notice bibliographique
Résumé
1 We evaluated a potential role for proteinase-activated receptor 4 (PAR(4)) in a rodent paw inflammation model, with a focus on two main features of inflammation: (1) oedema and (2) granulocyte recruitment. 2 A PAR(4) antagonist (Pepducin P4pal-10; palmitoyl-SGRRYGHALR-NH(2)) reduced both the oedema and granulocyte recruitment induced by a localized administration of carrageenan in the rat hind paw, pointing to a key role for PAR(4) in this inflammation model. 3 Further, intraplantar injection in the mouse hind paw of a PAR(4) agonist (AYPGKF-NH(2)), but not its standard PAR(4)-inactive peptide control (YAPGKF-NH(2)), caused an inflammatory reaction characterized by oedema (increased paw thickness) and granulocyte recruitment (increased paw myeloperoxidase activity). The PAR(4) agonist-induced effects were inhibited in mice pretreated with pepducin P4pal10. 4 These PAR(4) agonist-mediated effects were not affected by pretreatment with inhibitors of either NO production or prostaglandin release (L-NAME and indomethacin, respectively). 5 However, selective immuno-depletion of neutrophils significantly reduced PAR(4) agonist-induced oedema formation. 6 Moreover, AYPGKF-NH(2)-induced oedema was also reduced by pretreatment with either a kinin B(2) receptor antagonist (icatibant) or a tissue or plasma kallikrein inhibitor (FE999024 and FE999026, respectively), but not with a kinin B(1) receptor antagonist (SSR240612). 7 We conclude: (1) that PAR(4) plays an important role in the inflammatory response as it mediates some of the hallmarks of inflammation and (2) that PAR(4)-mediated oedema is dependent on the recruitment of neutrophils and components of the kallikrein-kinin system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».