PKC Activation Induces Inflammatory Response and Cell Death in Human Bronchial Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
A variety of airborne pathogens can induce inflammatory responses in airway epithelial cells, which is a crucial component of host defence. However, excessive inflammatory responses and chronic inflammation also contribute to different diseases of the respiratory system. We hypothesized that the activation of protein kinase C (PKC) is one of the essential mechanisms of inflammatory response in airway epithelial cells. In the present study, we stimulated human bronchial lung epithelial (BEAS-2B) cells with the phorbol ester Phorbol 12, 13-dibutyrate (PDBu), and examined gene expression profile using microarrays. Microarray analysis suggests that PKC activation induced dramatic changes in gene expression related to multiple cellular functions. The top two interaction networks generated from these changes were centered on NFκB and TNF-α, which are two commonly known pathways for cell death and inflammation. Subsequent tests confirmed the decrease in cell viability and an increase in the production of various cytokines. Interestingly, each of the increased cytokines was differentially regulated at mRNA and/or protein levels by different sub-classes of PKC isozymes. We conclude that pathological cell death and cytokine production in airway epithelial cells in various situations may be mediated through PKC related signaling pathways. These findings suggest that PKCs can be new targets for treatment of lung diseases.
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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) | 0,002 | 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 ».