Peroxisomes Regulate Cellular Free Fatty Acids to Modulate Mast Cell TLR2, TLR4, and IgE-Mediated Activation
Notice bibliographique
Résumé
Mast cells are specialized, tissue resident, immune effector cells able to respond to a wide range of stimuli. MCs are involved in the regulation of a variety of physiological functions, including vasodilation, angiogenesis and pathogen elimination. In addition, MCs recruit and regulate the functions of many immune cells such as dendritic cells, macrophages, T cells, B cells and eosinophils through their selective production of multiple cytokines and chemokines. MCs generate and release multi-potent molecules, such as histamine, proteases, prostanoids, leukotrienes, heparin, and many cytokines, chemokines, and growth factors through both degranulation dependent and independent pathways. Recent studies suggested that metabolic shifts dictate the activation and granule content secretion by MCs, however the metabolic signaling promoting these events is at its infancy. Lipid metabolism is recognized as a pivotal immunometabolic regulator during immune cell activation. Peroxisomes are organelles found across all eukaryotes, with a pivotal role in lipid metabolism and the detoxification of reactive oxygen species. Peroxisomes are one of the emerging axes in immunometabolism. Here we identified the peroxisome as an essential player in MCs activation. We determined that lack of functional peroxisomes in murine MCs causes a significant reduction of interleukin-6, Tumor necrosis factor and InterleukinL-13 following immunoglobulin IgE-mediated and Toll like receptor 2 and 4 activation compared to the Wild type (WT) BMMCs. We linked these defects in cytokine release to defects in free fatty acids homeostasis. In conclusion, our study identified the importance of peroxisomal fatty acids homeostasis in regulating mast cell-mediated immune functions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 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 ».