Dissection of experimental asthma with DNA microarray analysis identifies arginase in asthma pathogenesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is on the rise despite intense, ongoing research underscoring the need for new scientific inquiry. In an effort to provide unbiased insight into disease pathogenesis, we took an approach involving expression profiling of lung tissue from mice with experimental asthma. Employing asthma models induced by different allergens and protocols, we identified 6.5% of the tested genome whose expression was altered in an asthmatic lung. Notably, two phenotypically similar models of experimental asthma were shown to have distinct transcript profiles. Genes related to metabolism of basic amino acids, specifically the cationic amino acid transporter 2, arginase I, and arginase II, were particularly prominent among the asthma signature genes. In situ hybridization demonstrated marked staining of arginase I, predominantly in submucosal inflammatory lesions. Arginase activity was increased in allergen-challenged lungs, as demonstrated by increased enzyme activity, and increased levels of putrescine, a downstream product. Lung arginase activity and mRNA expression were strongly induced by IL-4 and IL-13, and were differentially dependent on signal transducer and activator of transcription 6. Analysis of patients with asthma supported the importance of this pathway in human disease. Based on the ability of arginase to regulate generation of NO, polyamines, and collagen, these results provide a basis for pharmacologically targeting arginine metabolism in allergic disorders.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle