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Enregistrement W2119752695 · doi:10.7150/ijms.5.1

Differential Constitutive and Cytokine-Modulated Expression of Human Toll-like Receptors in Primary Neutrophils, Monocytes, and Macrophages

2008· article· en· W2119752695 sur OpenAlexaff
D. Shane O’Mahony, Uyenvy Pham, Ramesh S. Iyer, Thomas R. Hawn, W. Conrad Liles

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of Washington
Mots-clésTLR2Innate immune systemTLR9BiologyTLR4MonocyteTLR5Proinflammatory cytokineImmunologyToll-like receptorCytokineGranulocyteReceptorImmune systemCell biologyInflammationGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human Toll-like receptors (TLRs) comprise a family of proteins that recognizes pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) and initiates host innate immune responses. Neutrophils, monocytes, and macrophages are critical cellular components of the human innate immune system. Proinflammatory cytokines, such as granulocyte colony-stimulating factor (G-CSF), granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF), macrophage colony-stimulating factor (M-CSF), and interferon-gamma (IFN-gamma), have been shown to up-regulate microbicidal activity in these effector cells of innate immunity. Currently, the cellular and molecular mechanisms responsible for these effects are not completely understood. We hypothesized that these cytokines may up-regulate TLR expression as a mechanism to facilitate microbial recognition and augment the innate immune response. Using quantitative realtime rt-PCR technology, we examined constitutive expression of TLR2, TLR4, TLR5, and TLR9 mRNA and the effects of G-CSF, GM-CSF, M-CSF, and IFN-gamma on TLR mRNA expression in purified populations of normal human neutrophils, monocytes, and monocyte-derived macrophages. Relative constitutive expression of TLR2, TLR4, and TLR9 was similar in neutrophils and monocytes. Constitutive expression of TLR5 was less in neutrophils compared to monocytes. Constitutive expression of TLR4 was greater and that of TLR9 lower in monocyte-derived macrophages compared to monocytes. Of the cytokines examined, IFN-gamma and GM-CSF caused the greatest effects on TLR expression. IFN- gamma up-regulated TLR2 and TLR4 in neutrophils and monocytes. GM-CSF up-regulated expression of TLR2 and TLR4 in neutrophils and TLR2 in monocytes. TLR5 was down-regulated by inflammatory cytokines in monocytes. These results suggest a potential role for IFN- gamma and/or GM-CSF as therapeutic immunomodulators of the host defense to infection.

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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations162
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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