Uptake of apoptotic DC converts immature DC into tolerogenic DC that induce differentiation of Foxp3<sup>+</sup> Treg
Notice bibliographique
Résumé
DC apoptosis has been observed in patients with cancer and sepsis, and defects in DC apoptosis have been implicated in the development of autoimmune diseases. However, the mechanisms of how DC apoptosis affects immune responses, are unclear. In this study, we showed that immature viable DC have the ability to uptake apoptotic DC as well as necrotic DC without it being recognized as an inflammatory event by immature viable DC. However, the specific uptake of apoptotic DC converted immature viable DC into tolerogenic DC, which were resistant to LPS-induced maturation. These tolerogenic DC secreted increased levels of TGF-beta1, which induced differentiation of naïve T cells into Foxp3(+) Treg. Furthermore, induction of Treg differentiation only occurred upon uptake of apoptotic DC and not apoptotic splenocytes by viable DC, indicating that it is specifically the uptake of apoptotic DC that gives viable immature DC the potential to induce Foxp3(+) Treg. Taken together, these findings identify uptake of apoptotic DC by viable immature DC as an immunologically tolerogenic event.
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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) | 0,001 | 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 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 ».