Regulation of contact sensitivity in non‐obese diabetic (NOD) mice by innate immunity
Notice bibliographique
Résumé
Background Genetic background influences allergic immune responses to environmental stimuli. Non‐obese diabetic (NOD) mice are highly susceptible to environmental stimuli. Little is known about the interaction of autoimmune genetic factors with innate immunity in allergies, especially skin hypersensitivity. Objectives To study the interplay of innate immunity and autoimmune genetic factors in contact hypersensitivity (CHS) by using various innate immunity‐deficient NOD mice. Methods Toll‐like receptor (TLR) 2‐deficient, TLR9‐deficient and MyD88‐deficient NOD mice were used to investigate CHS. The cellular mechanism was determined by flow cytometry in vitro and adoptive cell transfer in vivo. To investigate the role of MyD88 in dendritic cells (DCs) in CHS, we also used CD11cMyD88+ MyD88−/− NOD mice, in which MyD88 is expressed only in CD11c+ cells. Results We found that innate immunity negatively regulates CHS, as innate immunity‐deficient NOD mice developed exacerbated CHS accompanied by increased numbers of skin‐migrating CD11c+ DCs expressing higher levels of major histocompatibility complex II and CD80. Moreover, MyD88−/− NOD mice had increased numbers of CD11c+ CD207− CD103+ DCs and activated T effector cells in the skin‐draining lymph nodes. Strikingly, re‐expression of MyD88 in CD11c+ DCs (CD11cMyD88+ MyD88−/− NOD mice) restored hyper‐CHS to a normal level in MyD88−/− NOD mice. Conclusion Our results suggest that the autoimmune‐prone NOD genetic background aggravates CHS regulated by innate immunity, through DCs and T effector cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».