Chemoattractant Receptors and Lymphocyte Egress from Extralymphoid Tissue: Changing Requirements during the Course of Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Memory/effector T cells traffic efficiently through extralymphoid tissues, entering from the blood and leaving via the afferent lymph. During inflammation, T cell traffic into the affected tissue dramatically increases; however, the dynamics and mechanisms of T cell exit from inflamed tissues are poorly characterized. In this study, we show, using both a mouse and a sheep model, that large numbers of lymphocytes leave the chronically inflamed skin. Many T cells capable of producing IFN-γ and IL-17 also entered the draining afferent lymph, demonstrating that memory/effector T cells egress from sites of inflammation. Whereas efficient egress from acutely inflamed skin required lymphocyte-expressed CCR7, chronic inflammation promoted significant CCR7-independent exit as well. Lymphocyte exit at late time points of inflammation was sensitive to pertussis toxin but was only partially affected by the drug FTY720, implying the contribution of alternative chemoattractant receptors other than spingosine 1-phosphate receptor 1. Our data show that CCR7 is an important receptor for lymphocyte egress from both resting and inflamed extralymphoid tissues, but that alternative exit receptors come into play during chronic inflammation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».