Cytokine Diversity in Human Peripheral Blood Eosinophils: Profound Variability of IL-16
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eosinophilic leukocytes develop in the bone marrow and migrate from peripheral blood to tissues, where they maintain homeostasis and promote dysfunction via release of preformed immunomodulatory mediators. In this study, we explore human eosinophil heterogeneity with a specific focus on naturally occurring variations in cytokine content. We found that human eosinophil-associated cytokines varied on a continuum from minimally (coefficient of variation [CV] ≤ 50%) to moderately variable (50% < CV ≤ 90%). Within the moderately variable group, we detected immunoreactive IL-27 (953 ± 504 pg/mg lysate), a mediator not previously associated with human eosinophils. However, our major finding was the distinct and profound variability of eosinophil-associated IL-16 (CV = 103%). Interestingly, eosinophil IL-16 content correlated directly with body mass index (R2 = 0.60, ***p < 0.0001) in one donor subset. We found no direct correlation between eosinophil IL-16 content and donor age, sex, total leukocytes, lymphocytes, or eosinophils (cells per microliter), nor was there any relationship between IL-16 content and the characterized −295T/C IL-16 promoter polymorphism. Likewise, although eosinophil IL-1β, IL-1α, and IL-6 levels correlated with one another, there was no direct association between any of these cytokines and eosinophil IL-16 content. Finally, a moderate increase in total dietary fat resulted in a 2.7-fold reduction in eosinophil IL-16 content among C57BL/6-IL5tg mice. Overall, these results suggest that relationships between energy metabolism, eosinophils, and IL-16 content are not direct or straightforward. Nonetheless, given our current understanding of the connections between asthma and obesity, these findings suggest important eosinophil-focused directions for further exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».