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Enregistrement W2912300644 · doi:10.5539/jmbr.v9n1p24

Galectin-8 Modulates Innate and Adaptive Immune Response Genes in Bovine Neutrophils

2019· article· en· W2912300644 sur OpenAlexvenueno aff
Eboghoye Eluka-Okoludoh, Kingsley Ekwemalor, Sarah Adjei‐Fremah, Bharath Kumar Mulakala, Mulumebet Worku

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Biology Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGalectinCollectinBiologyImmune systemGeneInnate immune systemMolecular biologyGene expressionSecretionFold changeInflammationImmunologyAndrologyEndocrinologyBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galectins (Gals) are a family of animal lectins that bind β-galactosides through a carbohydrate recognition domain. Galectin-8 is a tandem-repeat galectin, secreted intracellularly and extracellularly. It is associated with neutrophil migration and has been studied as a possible therapeutic to combat inflammation. The objective of this study was to evaluate the translational and the transcriptional effects of recombinant Galectin-8 (rGal-8) on cow neutrophils. Blood was collected aseptically from Holstein-Friesian cows (n=10) from the North Carolina A&T State University Dairy Unit. Neutrophils isolated were treated with rGal-8 (2μg), or PBS (control) and were incubated at 37°C, 5% CO2 for 1 hour. Supernatant from treated neutrophils was evaluated for total protein concentration, and galectin-8 secretion using bovine Galectin-8 Enzyme Linked-Immuno-Sorbent Assay (ELISA) kit. Total RNA was extracted, reverse transcribed, and RT-qPCR was performed using the RT² Profiler Cow Innate & Adaptive Immune Responses Array with 84 genes. The Livak method was used to calculate transcript abundance and fold change (FC>2 considered significant). Total protein concentration increased (P=0.0361) after rGal-8 treatment compared to the untreated control. Galectin-8 secretion was not significantly different in control compared to treated group (P=0.5819). Out of the 84 genes, 81 genes were differentially expressed in response to rGal-8; 14 up-regulated, 5 down-regulated, 61 genes remained unchanged. Treatment with rGal8 induced the expression of IRF7. The top five up-regulated genes include FAS, CD40, CD86, IFNGR1, STAT1; down-regulated genes were TLR9, CD14, CCR6, TICAM1, and TLR1. Selected genes were probed to validate fold change; the levels of gene expression were comparable to data from RT2 array. Exposure of bovine neutrophils to rGal-8 modified expression of immune response genes. The functional significance of the change needs further studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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