An epithelial organoid model with Langerhans cells for assessing virus-host interactions
Notice bibliographique
Résumé
Persistent infection with oncogenic human papillomavirus (HPV) may lead to cancer in mucosal and skin tissue. Consequently, HPV must have developed strategies to escape host immune surveillance. Nevertheless, most HPV infections are cleared by the infected host. Our laboratory investigates Langerhans cells (LCs), acting at the interface between innate and adaptive immunity. We hypothesize that this first line of defence is vital for potential HPV elimination. As an alternative to animal models, we use smaller-scale epithelial organoids grown from human primary keratinocytes derived from various anatomical sites. This approach is amenable to large sample sizes-an essential aspect for scientific rigour and statistical power. To evaluate LCs phenotypically and molecularly during the viral life cycle and onset of carcinogenesis, we have included an engineered myeloid cell line with the ability to acquire an LC phenotype. This model is accurately tailored for the crucial time-window of early virus elimination in a complex organism and will shed more light on our long-standing research question of how naturally occurring HPV variants influence disease development. It may also be applied to other microorganism-host interaction research or enquiries of epithelium immunobiology. Finally, our continuously updated pathogen-host analysis tool enables state-of-the-art bioinformatics analyses of next-generation sequencing data. This article is part of the theme issue 'Silent cancer agents: multi-disciplinary modelling of human DNA oncoviruses'.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».