MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2022181146 · doi:10.3389/fimmu.2012.00165

Functional crosstalk between dendritic cells and Foxp3+ regulatory T cells in the maintenance of immune tolerance

2012· article· en· W2022181146 sur OpenAlexaff
Mara Kornete, Ciriaco A. Piccirillo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrosstalkFOXP3Immune systemCell biologyImmune toleranceDendritic cellPeripheral toleranceBiologyChemistryImmunologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetT-cell and B-cell ImmunologyTravaux en français237 207