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Enregistrement W2941280468 · doi:10.3389/fimmu.2019.00881

Scurfy Mice Develop Features of Connective Tissue Disease Overlap Syndrome and Mixed Connective Tissue Disease in the Absence of Regulatory T Cells

2019· article· en· W2941280468 sur OpenAlexaff
Kaan Yilmaz, Stefanie Haeberle, Meifeng Zhang, Marvin J. Fritzler, Alexander Enk, Eva Hadaschik

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversität HeidelbergDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAutoantibodyMixed connective tissue diseaseImmunologyExtractable nuclear antigensDermatomyositisMedicineAutoimmunityConnective tissuePathologyScleroderma (fungus)PolymyositisAnti-nuclear antibodyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gene, scurfy mice are deficient in functional regulatory T cells (Treg). The consequent loss of peripheral tolerance manifests itself by fatal autoimmune mediated multi-organ disease. Previous studies have outlined the systemic inflammatory disease and demonstrated production of anti-nuclear antibodies (ANA) in scurfy mice. However, specific autoantibody targets remained to be defined. ANA are immunological markers for several connective tissue diseases (CTD) and target a large number of intracellular molecules. Therefore, we examined scurfy sera for the presence of different ANA specificities and further assessed the organ involvement in these animals. Indirect immunofluorescence was used as a screen for ANA in the sera of scurfy mice and dilutions of 1/100 were considered positive. Addressable laser bead immunoassays (ALBIA) were used to detect specific autoantibody targets. Subsequent histological tissue evaluation was verified by hematoxylin and eosin (H&E) staining. In our study, we observed that nearly all scurfy mice produced ANA. The most prevalent pattern in scurfy sera was nuclear coarse speckled, also known as the AC-5 pattern according to the International Consensus on ANA Patterns. U1-ribonucleoprotein (U1RNP) was found to be the most common target antigen recognized by autoantibodies in scurfy mice. Additionally, scurfy mice exhibited a mild myositis with histological characteristics similar to polymyositis/dermatomyositis. Myopathy-specific autoantibody profile revealed significantly increased levels of anti-SMN (survival of motor neuron) as well as anti-Gemin3 antibodies in scurfy sera. Overall, we demonstrate that the impaired peripheral tolerance in the absence of regulatory T cells in scurfy mice is associated with features of mixed connective tissue disease (MCTD). This includes, along with our previous findings, very high titers of anti-U1RNP antibodies and an inflammatory myopathy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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