A robust in vitro model for trans-lymphatic endothelial migration
Notice bibliographique
Résumé
Trans-endothelial migration (TEM) is essential for leukocyte circulation. While much is known about trans-blood endothelial migration, far less is known about trans-lymphatic endothelial migration. We established an in vitro system to evaluate lymphatic TEM for various cell types across primary mouse and human lymphatic endothelial cells (LEC), and validated the model for the murine LEC cell line SVEC4-10. T cells exhibited enhanced unidirectional migration from the basal (abluminal) to the apical (luminal) surface across LEC, whereas for blood endothelial cells (BEC) they migrated similarly in both directions. This preferential, vectorial migration was chemotactic toward many different chemoattractants and dose-dependent. Stromal protein fibers, interstitial type fluid flow, distribution of chemokines in the stromal layer, and inflammatory cytokines influenced LEC phenotype and leukocyte TEM. Activated and memory CD4 T cells, macrophages, and dendritic cell (DC) showed chemoattractantΔdriven vectorial migration, while CD8 T cell migration across LEC was not. The system was further validated for studying cancer cell transmigration across lymphatic endothelium. This model for lymphatic TEM for various migrating and endothelial cell types possesses the capacity to be high-throughput, highly reproducible and integrate the complexities of lymphatic biology, stromal variability, chemoattractant distribution, and fluid flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».