Abstract 533: Lymph is a Vehicle for Extracellular Vesicles in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although for a long time considered as simple cellular debris, extracellular vesicles (EVs) are now known to be involved in many pathophysiological processes such as thrombosis, autoimmune diseases and inflammation. Due to their diversity and presence in different tissues, EVs are considered important biomarkers and thus, their precise detection in various biological fluids is important to better understand all their different functional activities. The lymphatic system works in close collaboration with the cardiovascular system to preserve fluid balance throughout the body. Lymphatic vessels are present in almost all vascularized tissues, including the brain and the artery wall, and their role in these organ-related pathologies are under intense investigations. Hypothesis: Since lymphatic vessels are often perceived as "sewers", due to their role in removing interstitial fluid and waste products from peripheral tissues such as the artery wall, we herein want to qualitatively and quantitatively assess the presence of EVs in circulating lymph. Methods and Results: Using several approaches such as a Zetasizer Nano S, electron microscopy and flow cytometry analysis, we have detected and characterized EVs in lymph of healthy animals, and found that these EVs are inclusively derived from red blood cells, platelets and lymphatic endothelial cells. Analysis of lymph from atherosclerotic mice (Ldlr -/- ) confirmed the idea that EVs number and origin varies according to the pathological setting. Conclusion: Herein, we show for the first time that EVs are present in lymph and that their level and origin vary in atherosclerosis. Our work will be setting the stage to a better understanding of the mechanism underlying EV accumulation in peripheral tissues during inflammation, and to better control related diseases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».