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Enregistrement W7065870066

Exploring the Role of ABCF1 in Mucosal Immunity of Human Airway Epithelial Cells

2024· dissertation· en· W7065870066 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Neural Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Waterloo
Mots-clésIn silicoImmune systemTranscriptomeGene silencingFunction (biology)ReceptorMucosal immunologyImmunitySignal transductionInnate immune system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human airway epithelial cells (HAECs) play a pivotal role in creating a mechanical barrier to prevent environmental insults from entering deeper into the lung tissue and in facilitating host defence against pathogens and allergens by producing immune mediators and recruiting inflammatory cells. ABCF1, is a unique member of the ABC transporter family that it is highly expressed in the airway epithelium, however, its function in HAECs is currently not known.In this thesis, we explored the role of ABCF1 as a dsDNA viral sensor in HAECs. Our findings demonstrated that while ABCF1 is required for an immune response to a double-stranded DNA (dsDNA) viral mimic, VACV-70, our transcriptomic analysis suggested a role in pro-inflammatory responses downstream of toll-like receptors (TLR) 3 and 4 signalling pathways. We followed this outcome by investigating ABCF1 in mediating pro-inflammatory responses to TNF-α and Poly(I:C) through A20, NF-κB and IRF-3 regulated signalling pathways. Our study demonstrated that Poly(I:C) and TNF-α induced IL-8 are regulated by ABCF1 through pathways independent of NF-κB, and IRF-3 activation, although the exact mechanism remains unclear. The next approach was to run a hypothesis-free in silico investigation of the ABCF1 protein-protein interaction (PPI) network using publicly available databases and Gene Ontology (GO) term enrichment analysis. Following our in silico results of ABCF1 protein interactors, we validated a novel interaction of ABCF1 and SYK in human airway epithelial cells following Poly(I:C) stimulation. We have demonstrated that silencing ABCF1 under stimulation by VACV-70, TNF-α and Poly(I:C) in HAECs affects the induction of immune mediators, and a candidate protein interaction partner, SYK, is involved in immune signalling, however its exact mechanism is not defined. We propose that further insights into the functions of ABCF1 may aid in understanding how HAECs maintain mucosal immune homeostasis.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2024
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