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Enregistrement W2905391521 · doi:10.1371/journal.pone.0208597

Organic barn dust inhibits surfactant protein D production through protein kinase-c alpha dependent increase of GPR116

2018· article· en· W2905391521 sur OpenAlexaff
David Schneberger, Jane M. DeVasure, Shelley A. Kirychuk, Todd A. Wyatt

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCollectinProtein kinase CInnate immune systemImmune systemLipopolysaccharideReceptorBiologySurfactant protein AChemistryProtein kinase AA549 cellSignal transductionCell biologyPulmonary surfactantKinaseImmunologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged exposure to organic barn dusts can lead to chronic inflammation and a broad range of lung problems over time, mediated by innate immune mechanisms. The immune surfactant or collectin surfactant protein D (SP-D) is a crucial multifunctional innate immune receptor. Little work to date has examined the effect of such collectins in response to organic dusts. We provide evidence here that agricultural organic dusts can inhibit mRNA and protein expression of SP-D in a human alveolar epithelial cell line, and an in vivo mouse model. This inhibition was not a result of lipopolysaccharide (LPS) or peptidoglycans, the two most commonly cited immune active components of these dusts. We further show that inhibition of the signaling molecule protein kinase C alpha (PKCα) can reverse this inhibition implicating it as a mechanism of SP-D inhibition. Examination of the SP-D regulatory receptor GPR116 showed that its mRNA expression was increased in response to dust and inhibited by blocking PKCα, implicating it as a means of inhibiting SP-D in the lungs in response to organic dusts. This reduction shows that organic barn dust can reduce lung SP-D, thus leaving workers potentially at risk for a host of pathogens.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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