Oxidized Cholesterol Derivatives in Fraction B Prepared from Gulf Catfish (Arius bilineatus, Val.) Skin Regulate Calcium Response and Neutrophil Extracellular Traps (NETs) Formation
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we present in vitro actions of pure commercial preparations of oxidized and/or dehydrated metabolites of cholesterol (OS) identified in the lipid fraction of Fraction B (FB) prepared from a catfish skin preparation on calcium transients and on the formation of human neutrophil extracellular traps (NETs). These investigations are part of an ongoing effort to understand the important roles these compounds play as components of FB when FB is applied to accelerate the healing of wounds and the healing of highly infected non-healing diabetic foot ulcers, without the use of antibiotics. Our aim was to determine potential therapeutic interventions for various disease states. Our results reveal interesting findings, demonstrating specific actions of the individual compounds. Compounds 7α-hydroxy-cholesterol (S3), Cholestane-3,5,6-triol (S5), 5-cholesten-3β-ol-7-one (S8) and Cholesta-3,5 dien-7-one (S10) are inhibitory, while Cholesterol 5β,6β-epoxide (S4) and 5α-cholestane-3,6-dione (S11) activate the response for calcium influx in human neutrophils. A somewhat similar response is observed in dHL60 cell lines, where S3, S5, S7, S8, and cholesta-2,4-diene (S14) inhibit the calcium influx, although S4, S10, and S11 activate the response in this cell line. Furthermore, we observed a relationship between actions against NETosis and calcium transients. Interestingly, relative to the vehicle control, S3, Cholesta-3,5 diene (S9), and S14 appeared to significantly stimulate DNA release (NETosis), while S2, 7α-hydroxy-cholesterol (S6) and cholesta-3,5 dien-7-one (S10) caused lesser stimulation. We provide the IC50 activities for each compound tested in each assay. Calcium influx and NETs formation (NETosis) correlate with diseases exacerbation. These findings offer valuable insights into the potential therapeutic applications of individual OS for various diseases, highlighting their importance in future interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».