The C‐terminus of murine S100A9 protein inhibits hyperalgesia induced by the agonist peptide of protease‐activated receptor 2 (PAR<sub>2</sub>)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: S100A9 protein induces anti-nociception in rodents, in different experimental models of inflammatory pain. Herein, we investigated the effects of a fragment of the C-terminus of S100A9 (mS100A9p), on the hyperalgesia induced by serine proteases, through the activation of protease-activated receptor-2 (PAR2). EXPERIMENTAL APPROACH: Mechanical and thermal hyperalgesia induced by PAR2 agonists (SLIGRL-NH2 and trypsin) was measured in rats submitted to the paw pressure or plantar tests, and Egr-1 expression was determined by immunohistochemistry in rat spinal cord dorsal horn. Calcium flux in human embryonic kidney cells (HEK), which naturally express PAR2, in Kirsten virus-transformed kidney cells, transfected (KNRK-PAR2) or not (KNRK) with PAR2, and in mouse dorsal root ganglia neurons (DRG) was measured by fluorimetric methods. KEY RESULTS: mS100A9p inhibited mechanical hyperalgesia induced by trypsin, without modifying its enzymatic activity. Mechanical and thermal hyperalgesia induced by SLIGRL-NH2 were inhibited by mS100A9p. SLIGRL-NH2 enhanced Egr-1 expression, a marker of nociceptor activation, and this effect was inhibited by concomitant treatment with mS100A9p. mS100A9p inhibited calcium mobilization in DRG neurons in response to the PAR2 agonists trypsin and SLIGRL-NH2, but also in response to capsaicin and bradykinin, suggesting a direct effect of mS100A9 on sensory neurons. No effect on the calcium flux induced by trypsin or SLIGRL in HEK cells or KNRK-PAR2 cells was observed. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: These data demonstrate that mS100A9p interferes with mechanisms involved in nociception and hyperalgesia and modulates, possibly directly on sensory neurons, the PAR2-induced nociceptive signal.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».