Manipulating TLR4 surface expression to investigate its influence on UV-induced cell death 3666
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Activation of TLR4 signaling by UV has been shown to cause cell death by apoptosis promoting UV-induced carcinogenesis. Without TLR4, necroptosis, an inflammatory cell death, may occur instead and lead to an immune-driven decrease in UV-carcinogenesis. This study investigates the use of lipopolysaccharide (LPS) to induce decreased TLR4 surface expression and how this effects cell death mechanism following UV exposure. If cell death can be skewed toward necroptosis with addition of LPS to skin cells before UV exposure, the incidence of UV-induced carcinogenesis may decrease. To investigate this hypothesis, thioglycolate-induced mouse peritoneal macrophages cells were stimulated with 0 mJ/cm2, 25 mJ/cm2, and 50 mJ/cm2 of UVB to measure for cell death. The UVB 50 mJ/cm2 dose reliably results in visible cell death via DNA laddering assays and cleavage of caspase-3 as measured by Western blot. Cells were treated with 0.1 ng/mL, 1 ng/mL, or 10 ng/mL LPS for 24 hours and decreased surface expression of TLR4 is confirmed by immunohistochemistry. Cells are then exposed to 50 mJ/cm2 of UVB, 24 hours later evidence of cell death including DNA laddering, cleavage of caspase-3, phosphorylation of necroptotic protein MLKL, and concentration of thymine dimers is investigated. Understanding how innate immune ligands impact epithelial cell fate may provide proof of principal for use of prophylactic low dose LPS application before UV exposure. Funding Sources FCSM Undergraduate Research Grant Topic Categories Immune Response Regulation: Cellular Mechanisms (IRC)
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».