The Role of SHIP in the Development and Activation of Mouse Mucosal and Connective Tissue Mast Cells
Notice bibliographique
Résumé
Although SHIP is a well-established suppressor of IgE plus Ag-induced degranulation and cytokine production in bone marrow-derived mast cells (BMMCs), little is known about its role in connective tissue (CTMCs) or mucosal (MMCs) mast cells. In this study, we compared SHIP's role in the development as well as the IgE plus Ag and TLR-induced activation of CTMCs, MMCs, and BMMCs and found that SHIP delays the maturation of all three mast cell subsets and, surprisingly, that it is a positive regulator of IgE-induced BMMC survival. We also found that SHIP represses IgE plus Ag-induced degranulation of all three mast cell subsets and that TLR agonists do not trigger their degranulation, whether SHIP is present or not, nor do they enhance IgE plus Ag-induced degranulation. In terms of cytokine production, we found that in MMCs and BMMCs, which are poor producers of TLR-induced cytokines, SHIP is a potent negative regulator of IgE plus Ag-induced IL-6 and TNF-α production. Surprisingly, however, in splenic or peritoneal derived CTMCs, which are poor producers of IgE plus Ag-induced cytokines, SHIP is a potent positive regulator of TLR-induced cytokine production. Lastly, cell signaling and cytokine production studies with and without LY294002, wortmannin, and PI3Kα inhibitor-2, as well as with PI3K p85α(-/-) BMMCs and CTMCs, are consistent with SHIP positively regulating TLR-induced cytokine production via an adaptor-mediated pathway while negatively regulating IgE plus Ag-induced cytokine production by repressing the PI3K pathway.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».