The immunology of the porcine skin and its value as a model for human skin
Notice bibliographique
Résumé
The porcine skin has striking similarities to the human skin in terms of general structure, thickness, hair follicle content, pigmentation, collagen and lipid composition. This has been the basis for numerous studies using the pig as a model for wound healing, transdermal delivery, dermal toxicology, radiation and UVB effects. Considering that the skin also represents an immune organ of utmost importance for health, immune cells present in the skin of the pig will be reviewed. The focus of this review is on dendritic cells, which play a central role in the skin immune system as they serve as sentinels in the skin, which offers a large surface area exposed to the environment. Based on a literature review and original data we propose a classification of porcine dendritic cell subsets in the skin corresponding to the subsets described in the human skin. The equivalent of the human CD141(+) DC subset is CD1a(-)CD4(-)CD172a(-)CADM1(high), that of the CD1c(+) subset is CD1a(+)CD4(-)CD172a(+)CADM1(+/low), and porcine plasmacytoid dendritic cells are CD1a(-)CD4(+)CD172a(+)CADM1(-). CD209 and CD14 could represent markers of inflammatory monocyte-derived cells, either dendritic cells or macrophages. Future studies for example using transriptomic analysis of sorted populations are required to confirm the identity of these cells.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».