Lipopolysaccharide impacts murine CD103 <sup>+</sup> DC differentiation, altering the lung DC population balance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conventional DCs are a heterogeneous population that bridge the innate and adaptive immune systems. The lung DC population comprises CD103 + XCR1 + DC1s and CD11b + DC2s; their various combined functions cover the whole spectrum of immune responses needed to maintain homeostasis. Here, we report that in vivo exposure to LPS leads to profound alterations in the proportions of CD103 + XCR1 + DCs in the lung. Using ex vivo LPS and TNF stimulations of murine lung and spleen‐isolated DCs, we show that this is partly due to a direct downregulation of the GM‐CSF‐induced DC CD103 expression. Furthermore, we demonstrate that LPS‐induced systemic inflammation alters the transcriptional signature of DC precursors toward a lower capacity to differentiate into XCR1 + DCs. Also, we report that TNF prevents the capacity of pre‐DCs to express CD103 upon maturation. Overall, our results indicate that exposure to LPS directly impacts the capacity of pre‐DCs to differentiate into XCR1 + DCs, in addition to lowering their capacity to express CD103. This leads to decreased proportions of CD103 + XCR1 + DCs in the lung, favoring CD11b + DCs, which likely plays a role in the break in homeostasis following LPS exposure, and in determining the nature of the immune response to LPS.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».