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Heat shock proteins generate β-chemokines which function as innate adjuvants enhancing adaptive immunity

2000· article· en· W2012588209 sur OpenAlexaff
Thomas Lehner, Lesley A. Bergmeier, Yufei Wang, Louisa Tao, Mahavir Sing, Ralf Spallek, Ruurd van der Zee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésChemokineBiologyImmunologyAcquired immune systemInnate immune systemImmunityCD8AdjuvantHeat shock proteinInnate lymphoid cellMacrophage inflammatory proteinImmune systemCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat shock proteins (HSP) are widely distributed and highly immunogenic molecules. A novel property reported here is that stimulation with HSP70 of CD8-enriched T cells derived from naive non-human primates caused a dose-dependent increase in concentrations of the beta-chemokines RANTES, macrophage inflammatory protein (MIP)-1alpha or MIP-1beta. However, the concentrations of these beta-chemokines were greatly increased when the CD8 T cells derived from HSP70-immunized non-human primates were stimulated with HSP70. HSP linked to peptides or proteins combined generation of beta-chemokines with an adjuvant function by enhancing specific T cell proliferative responses and IgG and IgA antibodies. The beta-chemokine and adjuvant functions were also elicited by topical mucosal administration of HSP linked to an antigen. We postulate that microbial HSP can stimulate beta-chemokine production which may be responsible for innate adjuvanticity, as was found in cells eluted from normal rectal mucosal tissue, and constitutes a significant component of the mucosal-associated lymphoid system. Furthermore, stimulation of innate immunity may drive adaptive immunity and account for the protective effects of HSP against tumors and viruses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations190
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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