Expression funktioneller TLR und NOD Proteine in humanen mesenterialen Präadipozyten
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Morbus Crohn geht oft mit einer Hypertrophie des mesenterialen Fettes einher. Fettgewebe wurde lange Zeit als reiner Energiespeicher betrachtet. Durch zahlreiche Untersuchungen in den letzten Jahren änderte sich dieses Verständnis hin zu einem mehr funktionellen Gewebe. Aktuelle Studien belegen eine Verbindung des Fettgewebes zur angeborenen Immunität durch die Expression von Toll-like Rezeptoren (TLR), die Produktion von Zytokinen und ihre Fähigkeit zur Phagozytose. Für murine Präadipozyten konnten wir kürzlich die Expression und Funktionalität von NOD1 und NOD2 nachweisen. Diese Proteine gehören zu der Gruppe zytosolischer „Pattern Recognition“ Rezeptoren. Mutationen in diesen Genen werden mit verschiedenen Autoimmunerkrankungen in Verbindung gebracht, so führen z.B. Mutationen in NOD2 zu einem erhöhtem Risiko an Morbus Crohn zu erkranken. Methodik: Präadipozyten wurden aus dem mesenterialen Fett von Patienten mit Morbus Crohn, Colitis Ulcerosa oder diesbezüglich gesunden Spendern isoliert und die Expressionsprofile für TLR 1–10, NOD1 und NOD2 erstellt. Die Funktionalität dieser Rezeptoren wurde durch die Zytokinproduktion nach spezifischer Stimulation ermittelt. Ergebnisse: In humanen Präadipozyten konnten TLR3, 4 und 6 mittels RT-PCR nachgewiesen werden. Die Expression der restlichen TLR-Rezeptoren schwankte stark, wobei kein krankheitsabhängiges Expressionsmuster identifiziert werden konnte. mRNA des zytosolischen Rezeptors NOD1 konnte in allen Proben nachgewiesen werden, während die Expression von NOD2 deutlicher schwächer ausgeprägt war. Stimulation mit LPS lieferte eine starke IL-6 Produktion. Eine ähnlich starke Zytokinantwort konnte nach Stimulation mit den spezifischen Liganden für TLR5 und TLR9 beobachtet werden. Experimente zur Funktionalität von NOD1 und NOD2 sind in Arbeit, im Mausmodell konnte die Funktionalität bereits demonstriert und mittels siRNA Knockdown verifiziert werden. Schlussfolgerung: Unsere Ergebnisse belegen die Expression und Funktionalität von Vertretern der TLR und NOD-Familie in humanen Präadipozyten. Diese könnten durch bakterielle Translokation im Rahmen der intestinalen Entzündung aktiviert werden und somit zu der mesenterialen Entzündungsreaktion bei chronisch entzündlichen Darmerkrankungen beitragen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".