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Enregistrement W3015120312 · doi:10.1089/vim.2019.0178

Granulocyte/Macrophage Colony-Stimulating Factor-Derived Macrophages Exhibit Distinctive Early Immune Response to Lymphocytic Choriomeningitis Virus Infection

2020· article· en· W3015120312 sur OpenAlexaff
Torki Alothaimeen, Kyle Seaver, Rylend Mulder, Katrina Gee, Sameh Basta

Notice bibliographique

RevueViral Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphocytic choriomeningitisGranulocyte macrophage colony-stimulating factorBiologyImmune systemImmunologyCytokineCD8Macrophageclone (Java method)Macrophage colony-stimulating factorT cellVirusVirologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Granulocyte/macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF) and macrophage CSF (M-CSF) modulate differentiation and immune functions of macrophages (MΦ). Our aim was to evaluate how different MΦ differentiation conditions influence the MΦ response to virus infection. To address this, we differentiated bone marrow-derived MΦ in either GM-CSF or M-CSF and measured the cytokine responses to two different strains of lymphocytic choriomeningitis virus (LCMV) (clone 13; Cl13 or Armstrong; ARM). GM-CSF MΦ infected with either LCMV-ARM or -Cl13 produced more IL-6 than M-CSF MΦ, whereas M-CSF MΦ generated more IL-10 than GM-CSF MΦ. Interestingly, in M-CSF MΦ, LCMV-ARM induced more IL-10 production than Cl13. However, we could not detect any IL-12p70 or IL-23 after infection from either cell types. We also observed that GM-CSF MΦ was more efficient than M-CSF MΦ in supporting antigen-specific CD8+ T cell proliferation. Taken together, our data demonstrate that GM-CSF and M-CSF MΦ differ in how they respond to viral infection by their production of different cytokines, and their support for CD8+ T cell proliferation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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