n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) inhibit mast cell activation by disrupting FcεRI association with lipid rafts (HYP3P.401)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION: n-3 PUFAs can suppress allergic inflammation. We hypothesized that n-3 PUFAs inhibit mast cell (MC) activation through modification of FcεRI association with lipid rafts on plasma membrane. METHODS: Bone marrow-derived MCs (BMMC) were cultivated from C57BL/6 wild-type (WT) and fat-1 transgenic mice which express fatty acid n-3 desaturase and produce endogenous n-3 PUFAs. Exogenous n-3 PUFAs were supplemented to WT BMMC. Degranulation, cysteinyl leukotriene (cys-LT), and tumor necrosis factor (TNF) and chemokine (C-C motif) ligand 2 (CCL2) release were evaluated following FcεRI activation. Lipid rafts were isolated by sucrose gradient centrifugation. FcεRI expression was determined by flow cytometry and western blot analysis. RESULTS: Gas chromatography-mass spectrometry analysis showed increased n-3 PUFA levels in whole cell lysates and lipid raft fractions of fat-1 BMMC compared to WT BMMC and in whole cell lysates of PUFA-supplemented BMMC. n-3 PUFAs inhibited degranulation and cys-LT, TNF and CCL2 production compared to untreated BMMC. n-3 PUFAs did not alter expression of surface or total cell FcεRI. However, n-3 PUFAs suppressed FcεRI localization in lipid rafts of unstimulated cells, and disrupted FcεRI shuttling to rafts in stimulated BMMC. CONCLUSIONS: Our results suggest that n-3 PUFAs inhibit MC activation by disruption of FcεRI localization and shuttling into lipid rafts.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».