Ten-Eleven Translocation (TET) Enzymes Modulate the Activation of Dendritic Cells in Allergic Rhinitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of allergic rhinitis (AR) has increased in recent decades. Accumulating evidence indicates that aberrant DNA demethylation modulated by enzymes of ten-eleven translocation (TET) promotes an imbalanced immune response. Objective: This study aimed to explore TETs on the activation of dendritic cells (DCs) in AR. Methods: The levels of TETs in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), peripheral myeloid DCs (mDCs) and plasmacytoid DCs (pDCs) from house dust mite (HDM)-sensitive AR patients and healthy volunteers (HC) were evaluated by qPCR and flow cytometry. The levels of 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) and 5-methylcytosine (5mC) in PBMCs were determined by DNA-5hmC and DNA-5mC ELISA. The major HDM allergen, Der p 1, was used to stimulate atopic monocyte-derived DCs (moDCs) to assess its effect on the TETs. TET1 knockdown effect on the activation of non-atopic and atopic moDCs was investigated. Results: TETs and global 5hmC were higher in PBMCs of AR than HC. So was TET1 in peripheral mDCs and pDCs of AR. In vitro, TET1 in atopic moDCs was significantly decreased by allergen challenge. Knockdown of TET1 in moDCs tended to induce CD86, CD80, and CD40 in AR but not in HC. TET1-knockdown moDCs significantly decreased the differentiation of activated regulatory T cells in AR. Conclusion: DCs from AR patients express higher TET1 and are susceptible to be activated by TET1 decrease, which can be triggered by allergen challenge. Collectively, this suggests a role for TET in the pathogenesis of AR and potential for novel TET1-related, preventive, and therapeutic targets.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».