Genetic Engineering of Dendritic Cells by Adenovirus-Mediated TNF-α Gene Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) are one of the most potent antigen-presenting cells (APCs). They migrate as precursors from the bone marrow into various organs, where they usually reside in an inactive state (1). However, during this regional residency, these cells can efficiently endocytose and process antigens (2). Upon activation, they undergo a differentiation process that results in decreased antigen-processing capacity and enhanced expression of major histocompatibility complex (MHC) and costimulatory molecules, after which they migrate to the lymphoid organs to interact with or activate naive T cells (3,4). Because of the critical roles DCs have in the generation of primary immune responses, an important avenue of investigation is their potential for modulating immunologic functions, such as the induction of immune tolerance or tumor immunity. Recently, it has been shown that DCs pulsed with tumor-derived MHC class I-restricted peptides or tumor lysates are able to induce significant cytotoxic T-lymphocyte (CTL)-dependent antitumor immune responses in vitro as well as in vivo (5-7). However, the therapeutic efficiency of these DC vaccine strategies has been quite limited, because they have protected against rechallenge with only small numbers of parental tumor cells or inhibited very earlystage-established tumors. Thus, a strategic goal of current cancer vaccine research has become the induction of stronger tumor-specific CTL responses.
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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) | 0,000 | 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 ».