The Skin, a Novel Niche for Recirculating B Cells
Notice bibliographique
Résumé
B cells infiltrate the skin in many chronic inflammatory diseases caused by autoimmunity or infection. Despite potential contribution to disease, skin-associated B cells remain poorly characterized. Using an ovine model of granulomatous skin inflammation, we demonstrate that B cells increase in the skin and skin-draining afferent lymph during inflammation. Surprisingly, skin B cells are a heterogeneous population that is distinct from lymph node B cells, with more large lymphocytes as well as B-1-like B cells that coexpress high levels of IgM and CD11b. Skin B cells have increased MHC class II, CD1, and CD80/86 expression compared with lymph node B cells, suggesting that they are well-suited for T cell activation at the site of inflammation. Furthermore, we show that skin accumulation of B cells and Ab-secreting cells during inflammation increases local Ab titers, which could augment host defense and autoimmunity. Although skin B cells express typical skin-homing receptors, such as E-selectin ligand and α-4 and β-1 integrins, they are unresponsive to ligands for chemokine receptors associated with T cell homing into skin. Instead, skin B cells migrate toward the cutaneously expressed CCR6 ligand CCL20. Our data support a model in which B cells use CCR6-CCL20 to recirculate through the skin, fulfilling a novel role in skin immunity and inflammation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».