Human and Mouse Eosinophils Differ in Their Ability to Biosynthesize Eicosanoids, Docosanoids, the Endocannabinoid 2-Arachidonoyl-glycerol and Its Congeners
Notice bibliographique
Résumé
High eosinophil (EOS) counts are a key feature of eosinophilic asthma. EOS notably affect asthmatic response by generating several lipid mediators. Mice have been utilized in hopes of defining new pharmacological targets to treat asthma. However, many pinpointed targets in mice did not translate into clinics, underscoring that key differences exist between the two species. In this study, we compared the ability of human (h) and mouse (m) EOS to biosynthesize key bioactive lipids derived from arachidonic acid (AA), eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA). hEOS were isolated from the blood of healthy subjects and mild asthmatics, while mEOSs were differentiated from the bone marrow. EOSs were treated with fatty acids and lipid mediator biosynthesis assessed by LC-MS/MS. We found that hEOS biosynthesized leukotriene (LT) C4 and LTB4 in a 5:1 ratio while mEOS almost exclusively biosynthesized LTB4. The biosynthesis of the 15-lipoxygenase (LO) metabolites 15-HETE and 12-HETE also differed, with a 15-HETE:12-HETE ratio of 6.3 for hEOS and 0.727 for mEOS. EOS biosynthesized some specialized pro-resolving mediators, and the levels from mEOS were 9-times higher than those of hEOS. In contrast, hEOS produced important amounts of the endocannabinoid 2-arachidonoyl-glycerol (2-AG) and its congeners from EPA and DHA, a biosynthetic pathway that was up to ~100-fold less prominent in mEOS. Our data show that hEOS and mEOS biosynthesize the same lipid mediators but in different amounts. Compared to asthmatics, mouse models likely have an amplified involvement of LTB4 and specialized pro-resolving mediators and a diminished impact of the endocannabinoid 2-arachidonoyl-glycerol and its congeners.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».