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Enregistrement W2316655161 · doi:10.1242/jcs.156588

Focal adhesion kinase-related nonkinase (FRNK) negatively regulates IL-4-mediated inflammation

2014· article· en· W2316655161 sur OpenAlexafffund
Ritu Sharma, Pina Colarusso, Hong Zhang, Kasia Stevens, Kamala D. Patel

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésGATA6BiologyFocal adhesionCell biologyInflammationSignal transductionTranscription factorCancer researchImmunologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focal adhesion kinase (FAK)-related nonkinase (PTK2 isoform 6 in humans, hereafter referred to as FRNK) is a cytoskeletal regulatory protein that has recently been shown to dampen lung fibrosis, yet its role in inflammation is unknown. Here, we show for the first time that expression of FRNK negatively regulates IL-4-mediated inflammation in a human model of eosinophil recruitment. Mechanistically, FRNK blocks eosinophil accumulation, firm adhesion and transmigration by preventing transcription and protein expression of VCAM-1 and CCL26. IL-4 activates STAT6 to induce VCAM-1 and CCL26 transcription. We now show that IL-4 also increases GATA6 to induce VCAM-1 expression. FRNK blocks IL-4-induced GATA6 transcription but has little effect on GATA6 protein expression and no effect on STAT6 activation. FRNK can block FAK or Pyk2 signaling and we, thus, downregulated these proteins using siRNA to determine whether signaling from either protein is involved in the regulation of VCAM-1 and CCL26. Knockdown of FAK, Pyk2 or both had no effect on VCAM-1 or CCL26 expression, which suggests that FRNK acts independently of FAK and Pyk2 signaling. Finally, we found that IL-4 induces the late expression of endogenous FRNK. In summary, FRNK represents a novel mechanism to negatively regulate IL-4-mediated inflammation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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