Recruitment and Differentiation of Conventional Dendritic Cell Precursors in Tumors
Notice bibliographique
Résumé
The origin of dendritic cells (DCs) in tumors remains obscure. Recent studies indicate that conventional DCs (cDCs) in lymphoid tissues arise from a distinct population of committed cDC precursors (pre-cDCs) that originate in bone marrow and migrate via blood. In this study, we show that pre-cDCs are precursors for cDCs in tumors. Pre-cDCs from tumors, bone marrow, and spleen exhibit similar morphologic, immunophenotypic, and functional properties. Adoptive transfer studies show that bone marrow pre-cDCs migrate from blood into the tumor where they generate cDCs. The chemokine CCL3, which is markedly upregulated in tumors, promotes pre-cDC recruitment. Both pre-cDCs and their cDC progeny actively proliferate within the tumor. cDCs that arise from pre-cDCs in tumors express lower levels of CD11c and MHC class II as compared with those in spleen; however, there was no difference in their abilities to respond to maturation stimuli or activate Ag-specific lymphocytes in vitro. Our study provides the first evidence supporting a role for pre-cDCs in DC development in tumors and suggests a potential target for cancer immunotherapy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».