The Role of Macrophage Migration Inhibitory Factor in Mouse Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Macrophage migration inhibitory factor (MIF) is a proinflammatory cytokine produced by many tissues including pancreatic beta-cells. METHODS: This study investigates the impact of MIF on islet transplantation using MIF knock-out (MIFko) mice. RESULTS: Early islet function, assessed with a syngeneic marginal islet mass transplant model, was enhanced when using MIFko islets (P<0.05 compared with wild-type [WT] controls). This result was supported by increased in vitro resistance of MIFko islets to apoptosis (terminal deoxynucleotide tranferase-mediated dUTP nick-end labeling assay), and by improved glucose metabolism (lower blood glucose levels, reduced glucose areas under curve and higher insulin release during intraperitoneal glucose challenges, and in vitro in the absence of MIF, P<0.01). The beneficial impact of MIFko islets was insufficient to delay allogeneic islet rejection. However, the rejection of WT islet allografts was marginally delayed in MIFko recipients by 6 days when compared with WT recipient (P<0.05). This effect is supported by the lower activity of MIF-deficient macrophages, assessed in vitro and in vivo by cotransplantation of islet/macrophages. Leukocyte infiltration of the graft and donor-specific lymphocyte activity (mixed lymphocyte reaction, interferon gamma ELISPOT) were similar in both groups. CONCLUSION: These data indicate that targeting MIF has the potential to improve early function after syngeneic islet transplantation, but has only a marginal impact on allogeneic rejection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».