A quantitative comparison of rates of phagocytosis and digestion of apoptotic cells by macrophages from normal (BALB/c) and diabetes-prone (NOD) mice
Notice bibliographique
Résumé
Macrophages play an important role in clearing apoptotic debris from tissue. Defective or reduced clearance, seen, for instance, in non-obese diabetic (NOD) mice, has been correlated with initiation of autoimmune (Type 1) diabetes (T1D) (O'Brien BA, Huang Y, Geng X, Dutz JP, Finegood DT. Diabetes 51: 2481-2488, 2002). To validate such a link, it is essential to quantify the reduced clearance (for example, by comparison to BALB/c control mice) and to determine which elements of that clearance are impaired. Recently, we fit data for the time course of in vitro macrophage feeding experiments to basic models of macrophage clearance dynamics, thus quantifying kinetics of uptake and digestion of apoptotic cells in both mouse strains (Marée AFM, Komba M, Dyck C, Łabeçki M, Finegood DT, Edelstein-Keshet L. J Theor Biol 233: 533-551, 2005). In the cycle of modeling and experimental investigation, we identified the importance of 1) measuring short-, intermediate-, and long-time data (to increase the accuracy of parameter fits), and 2) designing experiments with distinct observable regimes, including engulfment-only and digestion-only phases. Here, we report on new results from experiments so designed. In comparing macrophages from the two strains, we find that NOD macrophage engulfment of apoptotic cells is 5.5 times slower than BALB/c controls. Significantly, our new data demonstrate that digestion is at least two times slower in NOD, in contrast with previous conclusions. Moreover, new data enable us to detect an acceleration in engulfment (after the first engulfment) in both strains, but much smaller in NOD macrophages.
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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 | 0,001 |
| 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 ».