Migration against the direction of flow is LFA-1-dependent in human hematopoietic stem and progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The recruitment of immune cells during inflammation is regulated by a multi-step cascade of cell rolling, activation, adhesion and transmigration through the endothelial barrier. Similarly, hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) use this pathway to migrate and home to the bone marrow. After selectin-mediated braking, HSPCs migrate on adhesion ligands presented by the vascular endothelium including ICAM-1, VCAM-1 or MAdCAM-1. Here, we report that both the KG1a stem cell line and primary bone marrow CD34+ HSPCs can migrate against the direction of fluid flow on surfaces coated with cell adhesion molecules (CAMs), a behavior thus far only reported in T lymphocytes. We demonstrate that KG1a cells and primary HSPCs migrate upstream on surfaces presenting ICAM-1, downstream on surfaces presenting VCAM-1, and both upstream and downstream on surfaces presenting MAdCAM-1. In addition, we demonstrate that KG1a cells and HSPCs display upstream migration both on surfaces with multiple CAMs, as well as on human umbilical vein endothelial cell (HUVEC) monolayers. By blocking with monoclonal antibodies, we show that lymphocyte function-associated antigen-1 (LFA-1) is the key receptor responsible for upstream migration on the endothelium during the trafficking of HSPCs to the bone marrow. This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.
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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 | 0,001 | 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 ».