IL‐22 increases CFTR expression and host defence capacity of airway epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin (IL)‐22 is a pleiotropic cytokine which predominately targets epithelial cells. IL‐22 has been implicated in increasing epithelial host defence via a number of different mechanisms and we hypothesized its IL‐22 application would stimulate several protective mechanisms in airway epithelial cells. Using the model human airway bronchial epithelial cell line 16HBEo− we investigated the ability of IL‐22 to increase CFTR expression, and determined that treatment for 24 hours increased CFTR gene and protein expression, resulting in increased CFTR activity measured via iodide efflux assays. Furthermore, IL‐22 increased mRNA expression for the anti‐microbial peptides human beta‐defensin‐2 (hDB‐2) and neutrophil gelatinase‐associated lipocalin (NGAL), but had no effect on expression of the cathelicidin LL‐37. Additionally, we investigated the ability of IL‐22 to enhance epithelial repair using a mechanical wounding model, and determined that its presence significantly enhanced would healing in this model. IL‐22 application was associated with increased STAT‐3 phosphorylation. This is the first report of IL‐22 acting to increase CFTR expression and functionality, which together with its ability to increase anti‐microbial peptide expression and would healing ability, confirm its role as a potentially important factor in the airway epithelial host defence and repair. CFCanada and NSERC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».