Kinase Activity Profiling of Gram-Negative Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is a severe disease with high morbidity and mortality. A major causative pathogen is the Gram-negative bacterium Klebsiella (K.) pneumoniae. Kinases play an integral role in the transduction of intracellular signaling cascades and regulate a diverse array of biological processes essential to immune cells. The current study explored signal transduction events during murine Gram-negative pneumonia using a systems biology approach. Kinase activity arrays enable the analysis of 1,024 consensus sequences of protein kinase substrates. Using a kinase activity array on whole lung lysates, cellular kinase activities were determined in a mouse model of K. pneumoniae pneumonia. Notable kinase activities also were validated with phospho-specific Western blots. On the basis of the profiling data, mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling via p42 mitogen-activated protein kinase (p42) and p38 mitogen-activated protein kinase (p38) and transforming growth factor β (TGFβ) activity were reduced during infection, whereas v-src sarcoma (Schmidt-Ruppin A-2) viral oncogene homolog (avian) (SRC) activity generally was enhanced. AKT signaling was represented in both metabolic and inflammatory (mitogen-activated protein kinase kinase 2 [MKK], apoptosis signal-regulating kinase/mitogen-activated protein kinase kinase kinase 5 [ASK] and v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1 [b-RAF]) context. This study reaffirms the importance of classic inflammation pathways, such as MAPK and TGFβ signaling and reveals less known involvement of glycogen synthase kinase 3β (GSK-3β), AKT and SRC signaling cassettes in pneumonia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».