LncRNA-AK007111 affects airway inflammation in asthma via the regulation of mast cell function
Notice bibliographique
Résumé
Long noncoding RNAs (lncRNAs) are involved in gene transcription and pathophysiological processes of human diseases. Multiple lncRNAs have been shown to play important roles in the occurrence and development of asthma. This study aimed to explore the role of a novel lncRNA, lncRNA-AK007111, in asthma. Overexpression of lncRNA-AK007111 was induced in a mouse model of asthma via viral transfection, followed by the collection of alveolar lavage fluid and lung tissue for the detection of relevant inflammatory factors and pathological analysis of lung sections. Pulmonary resistance and respiratory dynamic compliance were measured using an animal pulmonary function analyzer. The number of mast cells sensitized by immunofluorescence was detected at the cellular level. The degree of degranulation of lncRNA-AK007111 after its knockdown was determined by detecting the level of β-hexosaminidase that was released and quantifying IL-6 and TNF-α using ELISA in a model of RBL-2H3 cells activated by immunoglobulin E plus antigen. Finally, we observed the migration ability of mast cells under a microscope. The results showed that in ovalbumin-sensitized mice, the upregulation of lncRNA-AK007111 promoted the infiltration of inflammatory cells in lung tissue, increased the number of total cells, eosinophils, and mast cells, upregulated IL-5 and IL-6 levels, and increased airway hyper-reactivity. Downregulation of lncRNA-AK007111 decreased the degranulation ability of IgE/Ag-activated mast cells and inhibited the expression of IL-6 and TNF-α; moreover, the migration ability of mast cells was significantly weakened. In conclusion, our study revealed that lncRNA-AK007111 plays an important role in asthma by modulating mast cell-related functions.
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 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 ».