Modulation of human neutrophil survival and antigen expression by activated CD4+ and CD8+ T cells
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils and T cells often co-infiltrate pathological tissues, which suggests that these 2 cell types may interact with each other. Over the years, in vitro studies have demonstrated that neutrophils and T cells are capable of modulating each other's responses. However, few studies have examined the cross-talk between human neutrophils and CD8+ T cells, although murine models clearly show the critical role of their interaction in bacterial infections and cancer. Herein, we evaluated the interaction between human neutrophils and CD8+ T cells in a coculture system using highly purified cell preparations and compared the responses to ones from cocultures of neutrophils and CD4+ T cells. We report that anti-CD3-activated CD4+ and more potently, anti-CD3-activated CD8+ T cells modulate apoptosis and expression of activation markers by neutrophils, and neutrophils have no or little effect on T cell survival, expression of surface markers, and cytokine release. The observed effects of CD8+ T cells on neutrophils were mainly attributable to the release of TNF-α, IFN-γ, and GM-CSF, and the effects of CD4+ T cells involved IFN-γ and GM-CSF production. This study expands our knowledge of the molecular bases, whereby human CD4+ and CD8+ T cells modulate neutrophil survival and antigen expression.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».