Phytochemical Effects on FcepsilonRI and MrgprX2-mediated Activation of Human Mast Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytochemicals and herbal extracts are currently used in food supplements as a means of preventing and treating disease. Although phytochemicals have been studied for their potentially beneficial effects on coronary heart disease and their ability to prevent atherosclerosis, certain cancers and inflammatory disease, very little attention has been focused on the potential health benefits of phytochemicals in atopic disease. Mast cells synthesize and store several proinflammatory mediators and are centrally important in atopic diseases such as asthma. Our team has been characterizing the effect of several phytochemicals (flavonoids and polysaccharides) on mast cell activation and pro-inflammatory mediator production when mast cells were activated via the high affinity Fc epsilon receptor I (FceRI) or mas-related G protein coupled receptor, MrgprX2. We show that quercetin and resveratrol decrease mast cell degranulation of both bone marrow-derived mast cells and the human mast cell line (LAD2) by at least 50% (at 10 ug/mL) when the cells were activated via FceRI with IgE and antigen. However, these flavonoids had no effect on LAD2 cells activated via MrgprX2. Polysaccharides isolated from seaweed inhibited IgE/Ag and MrgprX2 activated degranulation of LAD2 cells (by 50%, p<0.01) with some polysaccharides specific to only MrgprX2 activation. These results suggest that mast cell activation can be differentially modulated by phytochemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».