FPR-1 is an important regulator of neutrophil recruitment and a tissue-specific driver of pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils are the most abundant inflammatory cells at the earliest stages of wound healing and play important roles in wound repair and fibrosis. Formyl peptide receptor 1 (FPR-1) is abundantly expressed on neutrophils and has been shown to regulate their function, yet the importance of FPR-1 in fibrosis remains ill defined. FPR-1-deficient (fpr1-/-) mice were protected from bleomycin-induced pulmonary fibrosis but developed renal and hepatic fibrosis normally. Mechanistically, we observed a failure to effectively recruit neutrophils to the lungs of fpr1-/- mice, whereas neutrophil recruitment was unaffected in the liver and kidney. Using an adoptive transfer model we demonstrated that the defect in neutrophil recruitment to the lung was intrinsic to the fpr1-/- neutrophils, as C57BL/6 neutrophils were recruited normally to the damaged lung in fpr1-/- mice. Finally, C57BL/6 mice in which neutrophils had been depleted were protected from pulmonary fibrosis. In conclusion, FPR-1 and FPR-1 ligands are required for effective neutrophil recruitment to the damaged lung. Failure to recruit neutrophils or depletion of neutrophils protects from pulmonary fibrosis.
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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 | 0,001 |
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 ».