Immunoproteomic identification and characterization of Ni2+-regulated proteins implicates Ni2+ in the induction of monocyte cell death
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nickel allergy is the most common cause of allergic reactions worldwide, with cutaneous and systemic effects potentially affecting multiple organs. Monocytes are precursors of not only macrophages but also dendritic cells, the most potent activators of nickel hypersensitivity. Monocytes are themselves important antigen-presenting cells, capable of nickel-specific T-cell activation in vivo and in vitro , in addition to being important for immediate innate immune inflammation. To elucidate early Ni 2+ -dependent inflammatory molecular mechanisms in human monocytes, a Ni 2+ -specific proteomic approach was applied. Quantitative two-dimensional (2D) differential gel electrophoresis and Delta2D software analyses coupled with matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) revealed that Ni 2+ significantly regulated 56 protein species, of which 36 were analyzed by MALDI-MS. Bioinformatics analyses of all identified proteins resulted in Ni 2+ -associated functional annotation clusters, such as cell death, metal ion binding, and cytoskeletal remodeling. The involvement of Ni 2+ in the induction of monocyte cell death, but not T-cell death, was observed at Ni 2+ concentrations at or above 250 μ M. Examination of caspase activity during Ni 2+ -mediated cell death revealed monocytic cell death independent of caspase-3 and -7 activity. However, confocal microscopy analysis demonstrated Ni 2+ -triggered cytoskeletal remodeling and nuclear condensation, characteristic of cellular apoptosis. Thus, Ni 2+ -specific peripheral blood mononuclear cell stimulation suggests monocytic cell death at Ni 2+ concentrations at or above 250 μ M, and monocytic effects on immune regulation at lower Ni 2+ concentrations.
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 ».