<scp>CD</scp>8α<sup>−</sup><scp>DC</scp> is the major <scp>DC</scp> subset which mediates inhibition of allergic responses by <i><scp>S</scp>chistosoma</i> infection
Notice bibliographique
Résumé
Our and others' previous studies have shown that Schistosoma japonicum (SJ) infection can inhibit allergic reactions. We recently reported that DCs played an important role in SJ infection-mediated inhibition of allergy, which was associated with enhanced IL-10 and T regulatory cell responses. Here, we further compared the role of CD8α(+) DC and CD8α(-) DC subsets for the inhibitory effect. We sorted CD8α(+) DC (SJCD8α(+) DC) and CD8α(-) DC (SJCD8α(-) DC) from SJ-infected mice and tested their ability to modulate allergic responses in vivo. The data showed that the adoptive transfer of SJCD8α(-) DC was much more efficient than SJCD8α(+) DC for the suppression of allergic airway eosinophilia, mucus overproduction, antigen-specific IgE responses, and Th2 cytokines (IL-4 and IL-5). More importantly, we found that the transfer of SJCD8α(-) DC, but not SJCD8α(+) DC, significantly increased IL-10 and TGF-β production following OVA exposure. As control, the transfer of DC subsets from naïve mice had no significant effect on allergic inflammation. In addition, SJCD8α-DC expressed significantly higher IL-10 but lower IL-12, CD80 and CD86 than SJCD8α(+) DC, fitting a tolerogenic phenotype. The results suggest that CD8α(-) DC is the predominant DC subset which is involved in the parasitic infection-mediated inhibition of allergic inflammation and possibly through enhancing immunomodulatory cytokine (IL-10 and TGF-β) production.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».