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Enregistrement W2519939644 · doi:10.1002/eji.201646552

Tumor‐secreted products repress B‐cell lymphopoiesis in a murine model of breast cancer

2016· article· en· W2519939644 sur OpenAlexafffund
J. Moreau, Michael Mielnik, Alexandra Berger, Caren Furlonger, Christopher J. Paige

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésBiologyLymphopoiesisCancer researchBreast cancerCancerImmunologyCell biologyHaematopoiesisGeneticsStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing cancers are known to modify immune responses through suppressive mechanisms manifested within the local tumor microenvironment. Accumulating evidence indicates that secreted tumor products can also influence on distant immunological compartments, including myelopoiesis in the bone marrow. However, it is unknown if a similar effect can occur to regulate B-cell lymphopoiesis in breast cancer. Examining the MMTV-PyMT murine model of breast cancer, we show a complete block in bone marrow B-cell lymphopoiesis, which is dependent on tumor burden. We also observed an increase in the total number of splenic B cells and an elevated frequency of marginal zone B cells. By using in vitro assays of B-cell lymphopoiesis, we show that tumor-secreted molecules directly inhibit B-cell progenitor proliferation and favor maturation. These data demonstrate a profound sensitivity of B-cell lymphopoiesis to the accumulation of ectopically produced molecules during tumor growth in PyMT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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