Comparative Analysis of Polymer and Linker Chemistries on the Efficacy of Immunocamouflage of Murine Leukocytes
Notice bibliographique
Résumé
Membrane grafting of methoxypoly(ethylene glycol) [mPEG] to allogeneic leukocytes attenuates allorecognition and significantly reduces the risk of graft-versus-host disease in mice. To optimize the immunological efficacy of polymer grafting, murine splenocytes were modified using three differing linker chemistries: CmPEG (5 kDa), BTCmPEG (5 and 20 kDa) and TmPEG (5 kDa). In vitro immunocamouflage efficacy was examined by flow cytometic analysis of leukocyte markers and mixed lymphocyte reactions (MLR). In contrast to CmPEG and BTCmPEG, TmPEG exerted significant cellular toxicity. Flow cytometric analysis demonstrated that both CmPEG and BTCmPEG were highly effective at camouflaging cell surface markers while TmPEG was ineffective. Furthermore, CmPEG and BTCmPEG dramatically blocked MLR allorecognition and cellular proliferation. Polymer length was the most critical factor in the immunocamouflage of cells with the BTCmPEG 20 kDa being the most effective. In contrast to other immunomodulatory approaches, immunocamouflage of leukocytes yields a multivalent effect globally interfering with attachment, allorecognition, presentation and costimulation pathways.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».