The buffer capacity of airway epithelial secretions
Notice bibliographique
Résumé
The pH of airway epithelial secretions influences bacterial killing and mucus properties and is reduced by acidic pollutants, gastric reflux, and respiratory diseases such as cystic fibrosis (CF). The effect of acute acid loads depends on buffer capacity, however the buffering of airway secretions has not been well characterized. In this work we develop a method for titrating micro-scale (30 μl) volumes and use it to study fluid secreted by the human airway epithelial cell line Calu-3, a widely used model for submucosal gland serous cells. Microtitration curves revealed that HCO(-) 3 is the major buffer. Peak buffer capacity (β) increased from 17 to 28 mM/pH during forskolin stimulation, and was reduced by >50% in fluid secreted by cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR)-deficient Calu-3 monolayers, confirming an important role of CFTR in HCO(-) 3 secretion. Back-titration with NaOH revealed non-volatile buffer capacity due to proteins synthesized and released by the epithelial cells. Lysozyme and mucin concentrations were too low to buffer Calu-3 fluid significantly, however model titrations of porcine gastric mucins at concentrations near the sol-gel transition suggest that mucins may contribute to the buffer capacity of ASL in vivo. We conclude that CFTR-dependent HCO(-) 3 secretion and epithelially-derived proteins are the predominant buffers in Calu-3 secretions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».