Cigarette smoke modulates rhinovirus-induced airway epithelial cell chemokine production
Notice bibliographique
Résumé
Human rhinovirus (HRV) infections induce epithelial cell production of chemokines that may contribute to the pathogenesis of exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma. Cigarette smoking is the predominant risk factor for the development of COPD and also aggravates asthma symptoms. We examined whether cigarette smoke extract (CSE) modulates viral inflammation by altering the profile of HRV-induced epithelial chemokine production. Purified HRV-16, and CSE were used to examine the effects on CXC chemokine ligand (CXCL)8 and CXCL10 production from both primary human bronchial epithelial cells and the BEAS-2B epithelial cell line. Both CSE and HRV-16 induced CXCL8 production and, when used in combination, induced at least an additive production of CXCL8 compared with either stimulus alone. In contrast, CSE did not induce CXCL10 and markedly inhibited HRV-16-induced CXCL10 production. Inhibition of HRV-16-induced CXCL10 by CSE was mediated, at least in part, via transcriptional regulation. The increased CXCL8 production seen with the combination of CSE and HRV-16 was not due to transcriptional regulation but was associated with CXCL8 mRNA stabilisation. Thus, CSE differentially modulates HRV-16-induced chemokine production from human airway epithelial cells in a manner that might be expected to alter inflammatory cell profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».