Novel Neutrophil-Derived Proteins in Bronchoalveolar Lavage Fluid Indicate an Exaggerated Inflammatory Response in Pediatric Cystic Fibrosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Airway inflammation in cystic fibrosis (CF) is exaggerated and characterized by neutrophil-mediated tissue destruction, but its genesis and mechanisms remain poorly understood. To further define the pulmonary inflammatory response, we conducted a proteome-based screen of bronchoalveolar lavage fluid (BALF) collected from young children with and without CF experiencing endobronchial infection. METHODS: We collected BALF samples from 45 children younger than 5 years and grouped them according to the presence of respiratory pathogens: > or = 1 x 10(5) colony-forming units (CFU)/mL BALF (18 and 12 samples with and without CF, respectively) and <1 x 10(5) CFU/mL (23 and 15 samples). BALF proteins were analyzed with SELDI-TOF mass spectrometry (MS) and H4 ProteinChips. Proteins were identified and characterized using trypsin digestion, tandem MS, Fourier transform ion cyclotron resonance MS, immunoblotting, and ELISA. RESULTS: The SELDI-TOF MS BALF profiles contained 53 unique, reliably detected proteins. Peak intensities of 24 proteins differed significantly between the CF and non-CF samples. They included the neutrophil proteins, alpha-defensin 1 and 2, S100A8, S100A9, and S100A12, as well as novel forms of S100A8 and S100A12 with equivalent C-terminal deletions. Peak intensities of these neutrophil proteins and immunoreactive concentrations of selected examples were significantly higher in CF than non-CF samples. CONCLUSIONS: Small neutrophil-derived BALF proteins, including novel C-terminal truncated forms of S100A proteins, are easily detected with SELDI-TOF MS. Concentrations of these molecules are abnormally high in early CF lung disease. The data provide new insights into CF lung disease and identify novel proteins strongly associated with CF airway inflammation.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 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 ».