A Comparative Analysis of Gene Expression Patterns and Cell Phenotypes between Cervical and Peripheral Blood Mononuclear Cells
Notice bibliographique
Résumé
Studies of the immunological environment in the female genital tract (FGT) are critical for the development of vaccines or microbicides to halt the spread of sexually transmitted infections. Challenges arise due to the difficulties of sampling from this site, and the majority of studies have been conducted utilising peripheral blood mononuclear cells. Identifying functional differences between immune cells of the FGT and peripheral blood would aid in our understanding of mucosal immunology. We compared the gene expression profile of mononuclear cells at these two sites. Messenger RNA expression analysis was performed using gene expression arrays on matched cervical mononuclear cells and peripheral blood mononuclear cells. Further cellular phenotyping was done by 10 colour flow cytometry. Of the 22,185 genes expressed by these samples, 5345 genes were significantly differentially expressed between the cell populations. Most differences can be explained by significantly lower levels of T and B cells and higher levels of macrophages and dendritic cells in the FGT compared with peripheral blood. Several immunologically relevant pathways such as apoptosis and innate immune signalling, and a variety of cytokines and cytokine receptors were differentially expressed. This study highlights the importance of the unique immunological environment of the FGT and identifies important differences between systemic and mucosal immune compartments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».