Functional crosstalk between dendritic cells and Foxp3+ regulatory T cells in the maintenance of immune tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral immune tolerance requires a controlled balance between the maintenance of self-tolerance and the capacity to engage protective immune responses against pathogens. Dendritic cells (DCs) serve as sentinels of the immune system by sensing environmental and inflammatory signals, and play an essential role in the maintenance of immune tolerance. To achieve this, DC play a key role in dictating the outcome of immune responses by influencing the balance between inflammatory or Foxp3(+) regulatory T (T(reg)) cell responses. At the heart of this immunological balance is a finely regulated DC and T(reg) cell crosstalk whereby T(reg) cells modulate DC phenotype and function, and DC drive the differentiation of Foxp3(+) T(reg) cells in order to control immune responses. This review will focus on recent advances, which highlight the importance of this bidirectional DC and T(reg) cell crosstalk during the induction of tolerance and organ-specific autoimmunity. More specifically, we will discuss how T(reg) cells modulate DC function for the suppression of inflammatory responses and how DC subsets employ diverse mechanisms to drive differentiation of T(reg) cells. Finally, we will discuss the therapeutic potential of tolerogenic DCs for the induction of tolerance in autoimmune diseases.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».