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Enregistrement W2946173814 · doi:10.1111/imcb.12276

Regulatory T cells differ from conventional <scp>CD</scp>4<sup>+</sup> T cells in their recirculatory behavior and lymph node transit times

2019· article· en· W2946173814 sur OpenAlexafffund
Alexander Tong, Benjamin Forestell, Daniel V. Murphy, Aditya Nair, Frederick H. Allen, Jay Myers, Frederick Klauschen, Connie Shen, Angelica A. Gopal, Alex Y. Huang, Judith N. Mandl

Notice bibliographique

RevueImmunology and Cell Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesAlex's Lemonade Stand Foundation for Childhood CancerCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSt. Baldrick's FoundationCanada Research Chairs
Mots-clésHoming (biology)ImmunologyPopulationCell biologyBiologyImmune systemPeripheral toleranceLymph nodeLymphatic systemAutoimmunityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regulatory T cells (Tregs) continuously suppress autoreactive immune responses within tissues to prevent autoimmunity, yet the recirculatory behavior of Tregs between and within tissues enabling the maintenance of peripheral tolerance remains incompletely defined. Here, we quantified homing efficiency to and the dwell time of Tregs within secondary lymphoid organs (SLOs) and used intravital two‐photon microscopy to measure Treg surveillance behavior of dendritic cells. Tregs homed substantially less efficiently to SLOs compared with conventional CD4+ T cells (Tconvs), despite similar expression of homing receptors. Tregs remained on average 2–3 times longer within the LN than Tconvs before exiting, and retained Tregs differed from recirculating Tregs in phenotype, motility and interaction duration with dendritic cells. Taken together, these data revealed fundamental differences in Treg versus conventional T cell in vivo recirculation and migration behaviors, identified a Treg population with prolonged LN dwell time, and provided quantitative insight into their spatiotemporal behavior within LNs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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