Skin-Resident <i>γδ</i> T Cells Exhibit Site-Specific Morphology and Activation States
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Notice bibliographique
Résumé
Skin-resident γδ T cells play an important role in maintaining the immune barrier at the epithelial surface. Their roles in wound healing, regulation of immune response to injury, and reepithelialization have been characterized extensively in the mouse, though their function in human skin remains largely unknown. Human skin-resident γδ T cells sparsely populate the skin and are often small and rounded in appearance. Those in the mouse ear and back, which line the dermal barrier, are highly arborized cells with many processes extending from the cell body. To date, these cells have been studied primarily in the mouse ear and back; however, it is important to further identify and characterize γδ T cells in other body sites to better understand their function and study their contribution to injury and disease. We developed a novel method to visualize these cells in the skin (whole-mount and cryosections) that when combined with flow cytometry allowed us to assess differences in skin-resident γδ T cell numbers, morphology, and activation state in the ear, back, and footpad (chosen for their importance in immunological and pain research). In comparing cell length, number of dendritic processes, and expression of the activation marker CD69, we found that γδ T cell morphology and activation states vary significantly among the three tissue environments. Specifically, γδ T cells in the footpad are smaller, have fewer processes, and show the highest levels of activation compared to back- and ear-resident cells. Our observations suggest that our understanding of skin-resident γδ T cell functionality, drawn from the experiments performed in the ear and back tissue, may not be applicable to all skin environments. The footpad-resident cells also more closely resemble γδ T cells in human skin, suggesting that cells in this tissue environment may serve as a better translational model when studying γδ T cell function/activity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découle