Recognition of Apoptotic Cells by Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
During apoptosis, cells acquire new activities that enable them to modulate the fate and function of interacting phagocytes, particularly macrophages (m). Although the best known of these activities is anti-inflammatory, apoptotic targets also influence m survival and proliferation by modulating proximal signaling events, such as MAPK modules and Akt. We asked whether modulation of these same signaling events extends to epithelial cells, a minimally phagocytic cell type. We used BU.MPT cells, a mouse kidney epithelial cell line, as our primary model, but we also evaluated several epithelial cell lines of distinct tissue origins. Like m, mouse kidney epithelial cells recognized apoptotic and necrotic targets through distinct non-competing receptors, albeit with lower binding capacity and markedly reduced phagocytosis. Also, modulation of inflammatory activity and MAPK-dependent signaling by apoptotic and necrotic targets was indistinguishable in kidney epithelial cells and m. In contrast, modulation of Akt-dependent signaling differed dramatically between kidney epithelial cells and m. In kidney epithelial cells, modulation of Akt was linked to target cell recognition, independently of phagocytosis, whereas in m, modulation was linked to phagocytosis. Moreover, recognition of apoptotic and necrotic targets by kidney epithelial cells elicited opposite responses; apoptotic targets inhibited whereas necrotic targets stimulated Akt activity. These data confirm that nonprofessional phagocytes recognize and respond to dying cells, albeit in a manner partially distinct from m. By acting as sentinels of environmental change, apoptotic and necrotic targets may permit neighboring viable cells, especially non-migratory epithelial cells, to monitor and adapt to local stresses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».