Rac2 is required for the formation of neutrophil extracellular traps
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils play a critical role as a first line of defense against invading pathogens. Recently, a new defense strategy of neutrophils was described, in which pathogens are trapped and killed by NETs. However, the exact underlying mechanisms leading to the formation of NETs remain elusive. Here, we explored the role of the Rac small GTPases in the formation of NETs using neutrophils that lack Rac1, Rac2, or both isoforms. Efficient NET formation was observed in WT and Rac1null neutrophils. In contrast, NET formation was markedly impaired in cells lacking Rac2 or both Rac2 and Rac1. The defect in NET formation in Rac2null cells was rescued by exogenous ROS sources, suggesting that Rac2-mediated ROS generation is required for NET formation. In addition, we assessed the role of NO in NET formation in mouse neutrophils. Blocking NO production with the NOS inhibitor L-NAME significantly reduced NET formation. Moreover, we show that Rac2null cells produce significantly less NO than Rac1null cells or their WT counterparts. Our data suggest that Rac2 is essential for NET formation via pathways involving ROS and NO.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».