Application of a chemical probe to detect neutrophil elastase activation during inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophil elastase is a serine protease that has been implicated in the pathogenesis of inflammatory bowel disease. Due to post-translational control of its activation and high expression of its inhibitors in the gut, measurements of total expression poorly reflect the pool of active, functional neutrophil elastase. Fluorogenic substrate probes have been used to measure neutrophil elastase activity, though these tools lack specificity and traceability. PK105 is a recently described fluorescent activity-based probe, which binds to neutrophil elastase in an activity-dependent manner. The irreversible nature of this probe allows for accurate identification of its targets in complex protein mixtures. We describe the reactivity profile of PK105b, a new analogue of PK105, against recombinant serine proteases and in tissue extracts from healthy mice and from models of inflammation induced by oral cancer and Legionella pneumophila infection. We apply PK105b to measure neutrophil elastase activation in an acute model of experimental colitis. Neutrophil elastase activity is detected in inflamed, but not healthy, colons. We corroborate this finding in mucosal biopsies from patients with ulcerative colitis. Thus, PK105b facilitates detection of neutrophil elastase activity in tissue lysates, and we have applied it to demonstrate that this protease is unequivocally activated during colitis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».