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Enregistrement W2127558641 · doi:10.1002/hep.24477

Hepatocyte cytotoxicity is facilitated by asialoglycoprotein receptor

2011· article· en· W2127558641 sur OpenAlexafffund
Clifford S. Guy, Sherri L. Rankin, Tomasz I. Michalak

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAsialoglycoprotein receptorCytotoxicityHepatocyteChemistryCancer researchCell biologyMedicineBiologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: It has been recently identified that hepatocytes can act as cytotoxic effectors and can kill contacted cells by way of CD95 ligand-CD95 and perforin-dependent pathways. However, it remained unknown whether hepatocyte-mediated cell killing is indiscriminant or is directed toward targets with particular cell surface characteristics, as well as whether hepatocytes have the capacity to directly eliminate contacted lymphocytes. In this study, we found that desialylation of surface glycoproteins significantly augments cell susceptibility to hepatocyte-mediated killing. Using asialofetuin as a competitive ligand, and by silencing gene transcription with specific small interfering RNA, we found that the asialoglycoprotein receptor (ASGPR) is involved in hepatocyte recognition of cells predestined for killing, including activated autologous T lymphocytes. CONCLUSION: Hepatocytes are constitutively equipped in the molecular machinery capable of eliminating cells brought into contact with their surface in a manner that is reliant, at least in part, upon the recognition of terminally desialylated glycoproteins by hepatocyte ASGPR. The study adds a new dimension to the physiological role of hepatic ASGPR and provides further evidence that hepatocytes can actively contribute to intrahepatic immune regulation and moderation of the local inflammatory response.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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