Complexity of dendritic cell subsets and their function in the host immune system
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) are professional antigen-presenting cells that are critical for induction of adaptive immunity and tolerance. Traditionally DCs have been divided into two discrete subtypes, which comprise conventional and non-conventional DCs. They are distributed across various organs in the body and comprise a heterogeneous population, which has been shown to display differences in terms of surface marker expression, function and origins. Recent studies have shed new light on the process of DC differentiation and distribution of DC subtypes in various organs. Although monocytes, macrophages and DCs share a common macrophage-DC progenitor, a common DC progenitor population has been identified that exclusively gives rise to DCs and not monocytes or macrophages. In this review, we discuss the recent advances in our understanding of DC differentiation and subtypes and provide a comprehensive overview of various DC subtypes with emphasis on their function and origins. Furthermore, in light of recent developments in the field of DC biology, we classify DCs based on the precursor populations from which the various DC subsets originate. We classify DCs derived from common DC progenitor and pre-DC populations as conventional DCs, which includes both migratory and lymphoid-resident DC subsets and classify monocyte-derived DCs and plasmacytoid DCs as non-conventional DCs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».