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Enregistrement W2089093224 · doi:10.1152/ajplung.00003.2003

Depletion of pulmonary intravascular macrophages inhibits acute lung inflammation

2004· article· en· W2089093224 sur OpenAlexaff
Baljit Singh, Jacqueline W. Pearce, Lakshman N.A. Gamage, Kyathanahalli S. Janardhan, Sarah Caldwell

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationLungPlateletIn vivoPathologyMedicineCD68MacrophageTumor necrosis factor alphaImmunologyIn vitroImmunohistochemistryChemistryInternal medicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary intravascular macrophages (PIMs) are present in ruminants and horses. These species are highly sensitive to acute lung inflammation compared with non-PIM-containing species such as rats and humans. There is evidence that rats and humans may also recruit PIMs under certain conditions. We investigated precise contributions of PIMs to acute lung inflammation in a calf model. First, PIMs were recognized with a combination of in vivo phagocytic tracer Monastral blue and postembedding immunohistology with anti-CD68 monoclonal antibody. Second, gadolinium chloride depleted PIMs within 48 h of treatment (P < 0.05). Finally, PIMs contain TNF-alpha, and their depletion reduces cells positive for IL-8 (P < 0.05) and TNF-alpha (P < 0.05) and histopathological signs of acute lung inflammation in calves infected with Mannheimia hemolytica. The majority of IL-8-positive inflammatory cells in lung septa of infected calves were platelets. Platelets from normal cattle contained preformed IL-8 that was released upon in vitro exposure to thrombin (P < 0.05). These novel data show that PIMs, as the source of TNF-alpha, promote recruitment of inflammatory cells including IL-8-containing platelets to stimulate acute inflammation and pathology in lungs. These data may also be relevant to humans due to our ability to recruit PIMs.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,850

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations67
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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