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Enregistrement W3013899822 · doi:10.1093/cvr/cvaa069

Follicular regulatory helper T cells control the response of regulatory B cells to a high-cholesterol diet

2020· article· en· W3013899822 sur OpenAlexaff
Fabienne Burger, Kapka Miteva, Daniela Baptista, Aline Roth, Catherine Martel, Nikolaos Stergiopulos, François Mach, Karim J. Brandt

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésRegulatory B cellsAdoptive cell transferBiologyCellLymphangiogenesisImmune systemCell biologyImmunologyPopulationB cellT cellInterleukin 10MedicineAntibodyBiochemistryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: B cell functions in the process of atherogenesis have been investigated but several aspects remain to be clarified. METHODS AND RESULTS: In this study, we show that follicular regulatory helper T cells (TFR) control regulatory B cell (BREG) populations in Apoe-/- mice models on a high-cholesterol diet (HCD). Feeding mice with HCD resulted in up-regulation of TFR and BREG cell populations, causing the suppression of proatherogenic follicular helper T cell (TFH) response. TFH cell modulation is correlated with the growth of atherosclerotic plaque size in thoracoabdominal aortas and aortic root plaques, suggesting that TFR cells are atheroprotective. During adoptive transfer experiments, TFR cells transferred into HCD mice decreased TFH cell populations, atherosclerotic plaque size, while BREG cell population and lymphangiogenesis are significantly increased. CONCLUSION: Our results demonstrate that, through different strategies, both TFR and TFH cells modulate anti- and pro-atherosclerotic immune processes in an Apoe-/- mice model since TFR cells are able to regulate both TFH and BREG cell populations as well as lymphangiogenesis and lipoprotein metabolism.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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