KIF2A decreases IL-33 production and attenuates allergic asthmatic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The microtubule-dependent molecular motor protein Kinesin Family Member 2A (KIF2A) is down-regulated in asthmatic human airway epithelium. However, little is known about the roles of KIF2A as well as the possible underlying mechanisms in asthma. METHODS: House dust mite (HDM) extract was administered to establish a murine model of asthma. The expression of KIF2A, IL-33 and the autophagy pathways were detected. The plasmid pCMV-KIF2A was used to overexpress KIF2A in the airway epithelial cells in vitro and in vivo. IL-4, IL-5, IL-33 and other cytokines in bronchoalveolar lavage fluid (BALF) and lung tissues homogenates were measured. RESULTS: In response to the challenge of house dust mite (HDM) in vitro and in vivo, airway epithelial cells displayed decreased production of KIF2A. Meanwhile, autophagy and IL-33 were increased in HMD-treated epithelial cells. Mechanistically, KIF2A decreased autophagy via suppressing mTORC1 pathway in HDM-treated epithelial cells, which contributed to the reduced production of IL-33. Moreover, in vivo KIF2A transfection reduced IL-33 and autophagy in the lung, leading to the attenuation of allergic asthma. CONCLUSION: KIF2A suppressed mTORC1-mediated autophagy and decreased the production of epithelial-derived cytokine IL-33 in allergic airway inflammation. These data indicate that KIF2A may be a novel target in allergic asthma.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».