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Enregistrement W2100314344 · doi:10.1189/jlb.0208090

Neuropilin-1 is a receptor for transforming growth factor β-1, activates its latent form, and promotes regulatory T cell activity

2008· article· en· W2100314344 sur OpenAlexafffund
Yelena Glinka, Gérald J. Prud’homme

Notice bibliographique

RevueJournal of Leukocyte Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesKrembil FoundationOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Diabetes AssociationJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésNeuropilin 1BiologySemaphorinTransforming growth factorReceptorCell biologyNeuropilinTransforming growth factor betaCancer researchVascular endothelial growth factorBiochemistryVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropilin-1 (Nrp1) is a multifunctional protein, identified principally as a receptor for the class 3 semaphorins and members of the vascular endothelial growth factor (VEGF) family, but it is capable of other interactions. It is a marker of regulatory T cells (Tr), which often carry Nrp1 and latency-associated peptide (LAP)-TGF-beta1 (the latent form). The signaling TGF-beta1 receptors bind only active TGF-beta1, and we hypothesized that Nrp1 binds the latent form. Indeed, we found that Nrp1 is a high-affinity receptor for latent and active TGF-beta1. Free LAP, LAP-TGF-beta1, and active TGF-beta1 all competed with VEGF165 for binding to Nrp1. LAP has a basic, arginine-rich C-terminal motif similar to VEGF and peptides that bind to the b1 domain of Nrp1. A C-terminal LAP peptide (QSSRHRR) bound to Nrp1 and inhibited the binding of VEGF and LAP-TGF-beta1. We also analyzed the effects of Nrp1/LAP-TGF-beta1 coexpression on T cell function. Compared with Nrp1(-) cells, sorted Nrp1+ T cells had a much greater capacity to capture LAP-TGF-beta1. Sorted Nrp1(-) T cells captured soluble Nrp1-Fc, and this increased their ability to capture LAP-TGF-beta1. Conventional CD4+CD25(-)Nrp1(-) T cells coated with Nrp1-Fc/LAP-TGF-beta1 acquired strong Tr activity. Moreover, LAP-TGF-beta was activated by Nrp1-Fc and also by a peptide of the b2 domain of Nrp1 (RKFK; similar to a thrombospondin-1 peptide). Breast cancer cells, which express Nrp1, also captured and activated LAP-TGF-beta1 in a Nrp1-dependent manner. Thus, Nrp1 is a receptor for TGF-beta1, activates its latent form, and is relevant to Tr activity and tumor biology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations266
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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