IFN Regulatory Factors 4 and 8 Expression in the NOD Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) contribute to islet inflammation and its progression to diabetes in NOD mouse model and human. DCs play a crucial role in the presentation of autoantigen and activation of diabetogenic T cells, and IRF4 and IRF8 are crucial genes involved in the development of DCs. We have therefore investigated the expression of these genes in splenic DCs during diabetes progression in NOD mice. We found that IRF4 expression was upregulated in splenocytes and in splenic CD11c(+) DCs of NOD mice as compared to BALB/c mice. In contrast, IRF8 gene expression was higher in splenocytes of NOD mice whereas its expression was similar in splenic CD11c(+) DCs of NOD and BALB/c mice. Importantly, levels of IRF4 and IRF8 expression were lower in tolerogenic bone marrow derived DCs (BMDCs) generated with GM-CSF as compared to immunogenic BMDCs generated with GM-CSF and IL-4. Analysis of splenic DCs subsets indicated that high expression of IRF4 was associated with increased levels of CD4(+)CD8α(-)IRF4(+)CD11c(+) DCs but not CD4(-)CD8α(+)IRF8(+)CD11c(+) DCs in NOD mice. Our results showed that IRF4 expression was up-regulated in NOD mice and correlated with the increased levels of CD4(+)CD8α(-) DCs, suggesting that IRF4 may be involved in abnormal DC functions in type 1 diabetes in NOD mice.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».