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Enregistrement W2802048727 · doi:10.1111/imcb.12165

<scp>BIM</scp> determines the number of merocytic dendritic cells, a cell type that breaks immune tolerance

2018· article· en· W2802048727 sur OpenAlexafffund
Cindy Audiger, Sylvie Lesage

Notice bibliographique

RevueImmunology and Cell Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAutoimmunityImmune systemDendritic cellLocus (genetics)BiologyImmunologyNodT cellGeneCell biologyHaematopoiesisType 1 diabetesGeneticsDiabetes mellitusStem cellEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to conventional dendritic cells (cDC), when merocytic dendritic cells (mcDC) present antigens derived from apoptotic bodies, T-cell anergy is reversed rather than induced, a process that promotes autoimmunity. Interestingly, mcDC are present in higher proportion in type 1 diabetes-prone NOD mice than in autoimmune-resistant B6 and BALB/c mice, and the Insulin-dependent diabetes (Idd)13 locus is linked to mcDC proportion. Therefore, mcDC are notably associated with susceptibility to autoimmune diabetes. To identify which gene determines the proportion and absolute number of mcDC, we undertook a candidate gene approach by selecting relevant candidates within the Idd13 locus. We find that neither β2m nor Sirpa appear to influence the proportion of mcDC. Instead, we show that Bim effectively modulates mcDC number in a hematopoietic-intrinsic manner. We also demonstrate that Bim-deficiency does not impact other cDC subsets and appears to play a specific role in determining the proportion and absolute number of mcDC by promoting their survival. Together, these data demonstrate that Bim specifically modulates the number of mcDC. Identifying factors that facilitate apoptosis of mcDC by increasing BIM activity in a cell type-specific manner may help prevent autoimmunity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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