The p110δ isoform of PI3K modulates TLR4 signalling and is crucial for survival from endotoxin and <i>Escherichia coli</i> infection (P4023)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sepsis, a systemic immune response to severe bacterial infection, is a leading cause of death in critical care medicine caused by dysregulated immune response to bacteria endotoxin LPS which is recognised by TLR4. The p110δ isoform of PI3K is expressed mostly on leukocytes and has been shown to be important in leukocyte recruitment to sites of inflammation and infection. We report that pharmacological or genetic inhibition of p110δ signalling led to increased expression of TLR4 upon LPS stimulation an effect which was not observed for p110α and p110β. Differential cell counting showed higher numbers of inflammatory cells in the peritoneum of p110δ knock-in [p110δ(D910A)] mice compared to wild type mice. Macrophages from p110δ(D910A) mice induced higher proinflammatory cytokines compared to WT mice in response to LPS. In addition, absence of p110δ activity led to mortality in an otherwise non lethal dose of LPS accompanied by exaggerated production of proinflammatory cytokines. We authenticate our findings by showing that p110δ(D910A) mice are unable to recover from a non lethal dose of Escherichia coli infection. Thus modulation of p110δ signalling is a potential therapeutic target in acute inflammation and sepsis
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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) | 0,000 | 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 ».