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Enregistrement W2344768693 · doi:10.4049/jimmunol.1502499

Thymic Mesenchymal Cells Have a Distinct Transcriptomic Profile

2016· article· en· W2344768693 sur OpenAlexafffund
Julien Patenaude, Claude Perreault

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMesenchymal stem cellTranscriptomeBiologyComputational biologyCell biologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to understand the role of mesenchymal cells (MCs) in the adult thymus, we performed whole transcriptome analyses of primary thymic, bone, and skin MCs. These three MC populations shared expression of 2850 core MC genes involved in generic processes including interactions with tissue-resident macrophages. Moreover, we discovered that 2036 genes were differentially expressed, by at least 5-fold, in the three MC populations. Genes preferentially expressed in thymic MCs are instrumental in clearance of apoptotic thymocytes by macrophages, maintenance of a noninflammatory milieu, and attraction-expansion of thymocyte progenitors. Thymic and bone MCs share other sets of differentially expressed genes implicated in resolution of inflammation and expansion of hematolymphoid progenitors. Consistent with the fact that thymic and skin MCs have to support epithelial cells, they express at higher levels genes mediating epithelial cell adhesion to basement membrane and mesenchymal-epithelial cross-talk. Differentially expressed genes preferentially expressed by bone MCs are connected to formation and remodeling of bone, whereas those preferentially expressed in skin MCs are involved in skin and hair follicle homeostasis. We conclude that MCs from different organs display substantial heterogeneity and that the transcriptome of thymic MCs is exquisitely suited for interactions with epithelial and hematolymphoid cells in an environment with a high apoptosis rate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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