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Enregistrement W1901366240 · doi:10.4049/jimmunol.1400641

Regulatory T Cells Dynamically Regulate Selectin Ligand Function during Multiple Challenge Contact Hypersensitivity

2014· article· en· W1901366240 sur OpenAlexaff
Latasha Abeynaike, James A. Deane, Clare L V Westhorpe, Zachary Chow, Maliha A. Alikhan, A. Richard Kitching, Andrew C. Issekutz, Michael J. Hickey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFOXP3InflammationImmunologyProinflammatory cytokineRegulatory T cellCell biologyPopulationSelectinT cellChemistryIL-2 receptorBiologyMedicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory T cells (Tregs) play critical roles in restricting T cell-mediated inflammation. In the skin, this is dependent on expression of selectin ligands required for leukocyte rolling in dermal microvessels. However, whether there are differences in the molecules used by Tregs and proinflammatory T cells to undergo rolling in the skin remains unclear. In this study, we used spinning disk confocal microscopy in Foxp3-GFP mice to visualize rolling of endogenous Tregs in dermal postcapillary venules. Tregs underwent consistent but low-frequency rolling interactions under resting and inflamed conditions. At the early stage of the response, Treg adhesion was minimal. However, at the peak of inflammation, Tregs made up 40% of the adherent CD4(+) T cell population. In a multiple challenge model of contact hypersensitivity, rolling of Tregs and conventional CD4(+) T cells was mostly dependent on overlapping contributions of P- and E-selectin. However, after a second challenge, rolling of Tregs but not conventional CD4(+) T cells became P-selectin independent, and Tregs showed reduced capacity to bind P-selectin. Moreover, inhibition of E-selectin at this time point resulted in exacerbation of inflammation. These findings demonstrate that in this multiple challenge model of inflammation, Treg selectin binding capacity and the molecular basis of Treg rolling can be regulated dynamically.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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