Dietary Zinc Deficiency in Rodents: Effects on T-Cell Development, Maturation and Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Zinc deficiency is one of the leading risk factors for developing disease and yet we do not have a clear understanding of the mechanisms behind the increased susceptibility to infection. This review will examine the interrelationships among the hypothalamus-pituitary-adrenal stress axis, p56(lck), and T-cell maturation in both zinc deficiency and responses during zinc repletion. We will highlight differences between the adult mouse model (wasting malnutrition) and growing rat model (stunting malnutrition) of dietary zinc deficiency and discuss the use of various controls to separate out the effects of zinc deficiency from the associated malnutrition. Elevated serum corticosterone in both zinc deficient and pair-fed rats does not support the hypothesis that zinc deficiency per se leads to corticosterone-induced apoptosis and lymphopenia. In fact, the zinc deficient rat does not have lymphopenia. Thymocytes from zinc deficient mice and rats have elevated levels of p56(lck), a signalling protein with a zinc clasp structure, but this does not appear to affect thymocyte maturation. However, post-thymic T-cell maturation appears to be altered based on the lower proportion of splenic late thymic emigrants in zinc deficient rats. Fewer new T-cells in the periphery could adversely affect the T-cell repertoire and contribute to immunodeficiency in zinc deficiency.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».