Removal of myeloid cytokines from the cellular environment enhances T-cell development in vitro
Notice bibliographique
Résumé
The majority of T-cell development occurs in the thymus. Thymic epithelial cells are specialized cells that express NOTCH ligands and secrete specific cytokines required for normal T-cell lymphopoiesis. It has been demonstrated that OP9 cells derived from macrophage colony-stimulating factor (M-CSF)-deficient mice can support T-cell development when transduced with a NOTCH ligand, Delta-like 1 (Dll1). In this report, we have tested CSF-deficient mouse fibroblasts transduced with Dll1 for their ability to support T-cell differentiation. The data provided here demonstrate that CSF-deficient fibroblasts expressing DLL1 can support T-cell development. Indeed, co-cultures with these fibroblasts produced more T-cell progenitors compared with OP9-DL1 cultures. Addition of myeloid cytokines to OP9-DL1 co-cultures significantly inhibited T-cell development while CSF-deficient DLL1(+) fibroblasts retained partial T-cell differentiation. Taken together, these data imply that their lack of myeloid cytokines allows DLL1(+) fibroblasts to more efficiently generate T-cells. Development of this fibroblast system suggests that there is potential for generating human T-cell precursors via co-culture with human fibroblasts expressing DLL1 or DLL4. These T-cell precursors could be used for treating immunodeficient patients.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».