De-sialylated and sialylated IgG anti-dsDNA antibodies respectively worsen and mitigate experimental mouse lupus proteinuria and possible mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of sialylated and de-sialylated (de-SIA) IgG anti-dsDNA antibodies in experimental mouse lupus remains unclear. AIM OF THE STUDY: To examine how sialylated and de-SIA IgG anti-dsDNA antibodies affect lupus mouse proteinuria and possible mechanisms. METHODS: Blood was serially obtained from pristane-induced female BALB/c lupus mice to assess correlations between alpha-2,6-sialic cid (SIA) ratios of serum IgG anti-dsDNA and proteinuria. Kidney C3 staining was correlated with blood IgG anti-dsDNA. Sialylated IgG anti-dsDNA with its de-SIA form was administered to determine the effect on lupus proteinuria and in vitro consequences. RESULTS: We observed that the SIA contents of IgG anti-dsDNA were lower in Week 16/1+ (Week 16 with 1 + proteinuria) and W24/2 + mice than those in W16 (no proteinuria) and W24/1 + mice, respectively (P < 0.005 for both). C3 staining densities in the kidney correlated inversely with the α-2,6-SIA content of plasma IgG anti-dsDNA (r = -0.660). Highly sialylated A52L1 IgG anti-dsDNA injection mitigated lupus proteinuria significantly from PBS injection; however, its de-SIA form worsened proteinuria (aggravation of proteinuria: the latter vs. the former [sialylated A52L1 IgG anti-dsDNA] with an infinite odds ratio). Highly sialylated A52L1 IgG anti-dsDNA resulted in higher interleukin (IL)-10/IL-12 ratios, higher transforming growth factor-β1 levels, and lower tumor necrosis factor-α levels in sera than its de-SIA from. CONCLUSION: We concluded that a low SIA/serum IgG anti-dsDNA ratio indicated a high severity of nephritis in pristane-induced lupus mice. Highly sialylated IgG anti-dsDNA, in contrast to the de-SIA form, alleviated the severity of lupus proteinuria.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».