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Enregistrement W4389027210 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.710.4

Identification of potential PAR‐regulating proteinases in agricultural dust using an activity‐based serine proteinase probe

2016· article· en· W4389027210 sur OpenAlexaffabout
Morley D. Hollenberg, Danny Polley, Mahmoud Saifeddine, Brendan Gilmore, Debra J. Romberger, Art J. Heires, Tara M. Nordgren, Myron L. Toews

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésEnzymeBenzamidineTrypsinSerineBiochemistrySerine Proteinase InhibitorsProteinase 3ChemistryPMSFSerine proteaseMolecular biologyBiologyInflammationProteaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In previous work from our laboratories (PMIDs 26092994, 24152160, 21270400) we found that environmental allergens, including cockroach‐ and barn‐derived particulates, contain proteolytic enzymes that contribute to lung inflammation by cleaving and activating proteinase‐activated receptors (PARs). Preliminary work using in‐gel zymography demonstrated the presence of multiple serine proteinase inhibitor‐sensitive enzymes in hog barn dust extract (HDE: PMID 26092994). Because these HDE enzymes were blocked by alkylation of the active serine in many of the proteinases with PMSF and related agents, we reasoned that an activity‐based serine proteinase probe (ABP: PMID16554154) would also be able to alkylate the enzymes in the HDE. Using this novel approach (PMID 21270400), we ABP‐biotinylated the enzymes in HDE with ABPs selective for tryptic, chymotryptic, and elastase enzymes, respectively. Our data show differential reactivity of these ABP probes with enzymes in the HDE, identifying several enzymes in the mass range from 10 to 36 kDa, overlapping with the mass of ABP‐labeled porcine trypsin (28 kDa). Porcine trypsin itself is a major PAR‐regulating proteinase that is present in HDE, and this enzyme may play a prominent role in triggering lung inflammation in agricultural workers. Thus, HDE trypsin and other proteinases represent novel therapeutic targets both for preventing dust‐induced disease and for monitoring as environmental risk factors in many agricultural settings. Support or Funding Information Supported by the Canadian CIHR (MDH), The Lung Association of Alberta‐NWT (MDH), and NIOSH 2R01‐0H‐008539 (DJR)

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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