Peptide-mediated mast cell activation: ligand similarities for receptor recognition and protease-induced regulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MCs are crucial regulators of the innate immune response. MC degranulation is a rapid response mechanism that allows for the release of a stored plethora of inflammatory mediators, including histamine, heparin, various serine proteases, chemokines, and cytokines. The activation of MCs can lead to the de novo expression of a variety of chemokines and cytokines that can influence a variety of outcomes: inflammation, angiogenesis, and others. A variety of IgE-independent mediators, including IgG, cytokines, chemokines, exogenous molecules, drugs, and cationic peptides, and others, can directly trigger MC activation. For decades, various peptide stimuli, including peptide toxins, neuropeptides, antimicrobial peptides, and endogenous bioactive peptides, have been associated with MC allergic reactions in various physiologic and pathologic conditions. Recently, an activation mechanism has been established, whereby the MRGPRX2 receptor is involved in most of the peptide stimuli-related activation of human MCs. Interestingly, most of these peptide sequences seem to have a strong structural similarity that includes abundant positive charges and aromatic/aliphatic amino acids. In this review, we discuss the structures of known peptide stimuli and the receptors with which they interact for the express purpose of highlighting peptide elements as building blocks for tissue engineering applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».