Perinodal Adipose Tissue Participates in Immune Protection through a Lymphatic Vessel–Independent Route
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lymphatic vessels remove and transport excess interstitial fluid to lymph nodes (LNs) for fluid balance and immune protection. LNs are typically surrounded by perinodal adipose tissue (PAT). However, PAT is a blood vessel–rich but lymphatic-rare tissue; therefore, how excess fluid in PAT is removed remains unclear. Using C57BL/6 mice, fluorescent dye tracing and transmission electron microscopy results suggest that fluid in PAT can travel to the LN via collagen I+ channels (PAT-LN conduits), merge into a collagen-rich space between the PAT and LN capsule (PAT-LN sinus), and may enter the LN via the LN capsule–associated conduits. This newly identified route of fluid flow allows fluid to enter the draining LN even when the afferent lymphatic vessels are blocked, indicating that fluid trafficking in PAT-LN conduits is not dependent on functional lymphatic vessels. Similar to lymphatic vessels, PAT-LN conduits can deliver Ags to the LN for immune protection. Additionally, Staphylococcus aureus from intradermal or i.v. infection may use PAT-LN conduits to infect PAT and stimulate PAT immune protection. Our studies revealed a new route of material exchange between PAT and the LN. Ag accumulation and bacterial infection in PAT demonstrate that PAT not only provides energy and regulatory factors, but can also directly participate in immune protection, indicating a new immune function of PAT for host immunity.
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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 ».