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Enregistrement W2337074695 · doi:10.1242/bio.014464

Biosignature for airway inflammation in a house dust mite-challenged murine model of allergic asthma

2016· article· en· W2337074695 sur OpenAlexafffund
Hadeesha Piyadasa, Anthony Altieri, Sujata Basu, Jacquie Schwartz, Andrew J. Halayko, Neeloffer Mookherjee

Notice bibliographique

RevueBiology Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensCanadian Respiratory Research NetworkChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesReseau canadien de recherche respiratoireManitoba Health Research Council
Mots-clésHouse dust miteAsthmaBiologyAllergic asthmaInflammationImmunologyAllergic inflammationRespiratory HypersensitivityAnimal modelAllergyAllergen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

House dust mite (HDM) challenge is commonly used in murine models of allergic asthma for preclinical pathophysiological studies. However, few studies define objective readouts or biomarkers in this model. In this study we characterized immune responses and defined molecular markers that are specifically altered after HDM challenge. In this murine model, we used repeated HDM challenge for two weeks which induced hallmarks of allergic asthma seen in humans, including airway hyper-responsiveness (AHR) and elevated levels of circulating total and HDM-specific IgE and IgG1. Kinetic studies showed that at least 24 h after last HDM challenge results in significant AHR along with eosinophil infiltration in the lungs. Histologic assessment of lung revealed increased epithelial thickness and goblet cell hyperplasia, in the absence of airway wall collagen deposition, suggesting ongoing tissue repair concomitant with acute allergic lung inflammation. Thus, this model may be suitable to delineate airway inflammation processes that precede airway remodeling and development of fixed airway obstruction. We observed that a panel of cytokines e.g. IFN-γ, IL-1β, IL-4, IL-5, IL-6, KC, TNF-α, IL-13, IL-33, MDC and TARC were elevated in lung tissue and bronchoalveolar fluid, indicating local lung inflammation. However, levels of these cytokines remained unchanged in serum, reflecting lack of systemic inflammation in this model. Based on these findings, we further monitored the expression of 84 selected genes in lung tissues by quantitative real-time PCR array, and identified 31 mRNAs that were significantly up-regulated in lung tissue from HDM-challenged mice. These included genes associated with human asthma (e.g. clca3, ear11, il-13, il-13ra2, il-10, il-21, arg1 and chia1) and leukocyte recruitment in the lungs (e.g. ccl11, ccl12 and ccl24). This study describes a biosignature to enable broad and systematic interrogation of molecular mechanisms and intervention strategies for airway inflammation pertinent to allergic asthma that precedes and possibly potentiates airway remodeling and fibrosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations79
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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