Monocyte subsets differentially employ CCR2, CCR5, and CX3CR1 to accumulate within atherosclerotic plaques
Notice bibliographique
Résumé
Monocytes participate critically in atherosclerosis. There are 2 major subsets expressing different chemokine receptor patterns: CCR2(+)CX3CR1(+)Ly-6C(hi) and CCR2(-)CX3CR1(++)Ly-6C(lo) monocytes. Both C-C motif chemokine receptor 2 (CCR2) and C-X(3)-C motif chemokine receptor 1 (CX3CR1) are linked to progression of atherosclerotic plaques. Here, we analyzed mouse monocyte subsets in apoE-deficient mice and traced their differentiation and chemokine receptor usage as they accumulated within atherosclerotic plaques. Blood monocyte counts were elevated in apoE(-/-) mice and skewed toward an increased frequency of CCR2(+)Ly-6C(hi) monocytes in apoE(-/-) mice fed a high-fat diet. CCR2(+)Ly-6C(hi) monocytes efficiently accumulated in plaques, whereas CCR2(-)Ly-6C(lo) monocytes entered less frequently but were more prone to developing into plaque cells expressing the dendritic cell-associated marker CD11c, indicating that phagocyte heterogeneity in plaques is linked to distinct types of entering monocytes. CCR2(-) monocytes did not rely on CX3CR1 to enter plaques. Instead, they were partially dependent upon CCR5, which they selectively upregulated in apoE(-/-) mice. By comparison, CCR2(+)Ly-6C(hi) monocytes unexpectedly required CX3CR1 in addition to CCR2 and CCR5 to accumulate within plaques. In many other inflammatory settings, these monocytes utilize CCR2, but not CX3CR1, for trafficking. Thus, antagonizing CX3CR1 may be effective therapeutically in ameliorating CCR2(+) monocyte recruitment to plaques without impairing their CCR2-dependent responses to inflammation overall.
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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 ».