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Enregistrement W4294301219 · doi:10.21203/rs.3.rs-1976315/v1

Apolipoprotein C3 facilitates internalization of cationic lipid nanoparticles into terminally differentiated bone marrow-derived mouse mast cells

2022· preprint· en· W4294301219 sur OpenAlexaff
Syed Benazir Alam, Feng Wang, Hui Qian, Marianna Kulka

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternalizationFlow cytometryChemistryCell biologyBone marrowImmune systemMolecular biologyCellBiologyBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mast cells (MCs), are hematopoetically-derived secretory immune cells that release preformed as well as de novo synthesized inflammatory mediators in response to activation by several stimuli. Based on their role in inflammatory responses, particularly in the lung and skin, MCs provide a convenient and effective target for anti-inflammatory therapeutic strategies. Drug-delivery of lipophilic payloads to MCs can be challenging due to their functionally distinct intracellular structures. In the present study, pH-sensitive cationic lipid-based nanoparticles (LNPs) composed of DODMA, DODAP or DOTAP lipids that encapsulated a GFP or eGFP plasmid were constructed using non-turbulent microfluidic mixing. This approach achieved up to 75-92% encapsulation efficiency. Dynamic light scattering revealed a uniform and homogeneous size distribution of LNPs.To promote cellular internalization, LNPs were complexed with apolipoproteins, amphipathic proteins capable of binding lipids and facilitating their transport in the bloodstream and into cells. Cryo-TEM analysis showed that LNP structure was differentially modified when associated with different types of apolipoproteins. LNP preparations made up of DODMA or DODMA, DODAP and DOTAP lipids were coated with seven apolipoproteins (Apo A1, B, C3, D, E2, E4 and H). Terminally differentiated bone-marrow derived mouse mast cells (BMMCs) were exposed to Apolipoprotein-LNP mixture and internalization was measured using flow cytometry. Out of all the apolipoproteins tested, ApoC3 most efficiently facilitated cellular internalization of the LNP into BMMCs as determined by GFP fluorescence using flow cytometry. These effects were confirmed in a less differentiated but also interleukin-3-dependent model of mouse mast cells, MC/9. ApoC3-LNP enhanced internalization by BMMC in a concentration-dependent manner and this was significantly increased when BMMC were pre-treated with inhibitors of actin polymerization, suggesting a dependence on intracellular shuttling. Activation of peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPAR) decreased ApoC3-LNP internalization and reduced the expression of apolipoprotein E receptor 2 (ApoER2) , suggesting that ApoC3-LNP binding to ApoER2 may be responsible for its enhanced internalization. Altogether, our studies reveal an important role of ApoC3 in facilitating internalization of cationic LNPs into MCs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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