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Enregistrement W2073020829 · doi:10.1371/journal.pone.0057495

Nicotinic Receptor β2 Determines NK Cell-Dependent Metastasis in a Murine Model of Metastatic Lung Cancer

2013· article· en· W2073020829 sur OpenAlexaff
Junwei Hao, Fu‐Dong Shi, Mohammed G. Abdelwahab, Samuel Shi, Alain R. Simard, Paul Whiteaker, Ronald J. Lukas, Qinghua Zhou

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaProgram for New Century Excellent Talents in UniversityNorthwest Fisheries Science CenterNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Science Foundation of Tianjin City
Mots-clésNicotineNicotinic agonistNicotinic acetylcholine receptorMetastasisCancer researchCarcinogenesisImmunologyBiologyReceptorLung cancerCancerMedicineInternal medicineNeuroscienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cigarette smoke exposure markedly compromises the ability of the immune system to protect against invading pathogens and tumorigenesis. Nicotine is a psychoactive component of tobacco products that acts as does the natural neurotransmitter, acetylcholine, on nicotinic receptors (nAChRs). Here we demonstrate that natural killer (NK) cells strongly express nAChR β2. Nicotine exposure impairs the ability of NK cells to kill target cells and release cytokines, a process that is largely abrogated by nAChR β2 deficiency. Further, nicotinic suppression of NF-κB-induced transcriptional activity in NK cells is dependent on nAChR β2. This nAChR subtype also plays a large role in the NK cell-mediated control of melanoma lung metastasis, in a murine lung metastasis model exposed to nicotine. Our findings suggest nAChR β2 as a prominent pathway for nicotine induced impairment of NK cell functions which contributes to the occurrence of smoking-related pathologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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