Allograft Inflammatory Factor 1 Functions as a Pro-Inflammatory Cytokine in the Oyster, Crassostrea ariakensis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The oyster Crassostrea ariakensis is an economically important bivalve species in China, unfortunately it has suffered severe mortalities in recent years caused by rickettsia-like organism (RLO) infection. Prevention and control of this disease is a priority for the development of oyster aquaculture. Allograft inflammatory factor-1 (AIF-1) was identified as a modulator of the immune response during macrophage activation and a key gene in host immune defense reaction and inflammatory response. Therefore we investigated the functions of C. ariakensis AIF-1 (Ca-AIF1) and its antibody (anti-CaAIF1) in oyster RLO/LPS-induced disease and inflammation. Ca-AIF1 encodes a 149 amino acid protein containing two typical Ca2+ binding EF-hand motifs and shares a 48-95% amino acid sequence identity with other animal AIF-1s. Tissue-specific expression analysis indicates that Ca-AIF1 is highly expressed in hemocytes. Significant and continuous up-regulation of Ca-AIF1 is detected when hemocytes are stimulated with RLO/LPS (RLO or LPS). Treatment with recombinant Ca-AIF1 protein significantly up-regulates the expression levels of LITAF, MyD88 and TGFβ. When anti-CaAIF1 antibody is added to RLO/LPS-challenged hemocyte monolayers, a significant reduction of RLO/LPS-induced LITAF is observed at 1.5-12 h after treatment, suggesting that interference with Ca-AIF1 can suppress the inflammatory response. Furthermore, flow cytometric analysis indicated that anti-CaAIF1 administration reduces RLO/LPS-induced apoptosis and necrosis rates of hemocytes. Collectively these findings suggest that Ca-AIF1 functions as a pro-inflammatory cytokine in the oyster immune response and is a potential target for controlling RLO infection and LPS-induced inflammation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,003 |
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.
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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