Cytokines and endotoxin induce cytokine receptors in skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Proinflammatory cytokines are important factors in the regulation of diverse aspects of skeletal muscle function; however, the muscle cytokine receptors mediating these functions are uncharacterized. Binding kinetics (dissociation constant = 39+/-4.7 x 10(-9) M, maximal binding = 3.5+/-0.23 x 10(-12) mol/mg membrane protein) of muscle tumor necrosis factor (TNF) receptors were obtained. Skeletal muscle was found to express mRNAs encoding interleukin-1 type I and II receptors, interleukin-6 receptor (IL-6R), and interferon-gamma receptor by RT-PCR, but these receptors were below limits of detection of ligand-binding assay (> or =1 fmol binding sites/mg protein). Twenty-four hours after intraperitoneal administration of endotoxin to rats, TNF receptor type II (TNFRII) and IL-6R mRNA were increased in skeletal muscle (P<0.05). In cultured L6 cells, the expression of mRNA encoding TNFRII and IL-6R receptors was induced by TNF-alpha, and all six cytokine receptor mRNA were induced by a mixture of TNF-alpha, IFN-gamma, and endotoxin (P<0.05). This suggests that the low level of cytokine receptor expression is complemented by a capacity for receptor induction, providing a clear mechanism for amplification of cytokine responses at the muscle level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».