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Enregistrement W3017284261 · doi:10.1002/eji.201948392

Suppressive mechanisms by <i>Heligmosomoides polygyrus</i> ‐induced Tregs in C57BL/6 mice change over time and differ to that of naïve mice

2020· article· en· W3017284261 sur OpenAlexafffund
Joel Bowron, Anupama Ariyaratne, Mayara de Cássia Luzzi, Edina K. Szabo, Constance A. M. Finney

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHeligmosomoides polygyrusBiologyImmune systemImmunologyFOXP3IL-2 receptorMesenteric lymph nodesIn vivoImmune toleranceT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disrupting or harnessing immune suppression is leading to new therapeutic avenues in a number of immune‐related diseases. Understanding the suppressive functions of regulatory T cells (Tregs) in different environments is therefore key. Parasitic worms are strong inducers of Tregs and previous research has suggested that parasite‐induced Tregs are stronger suppressors than naïve Tregs. In strains susceptible to the intestinal worm Heligmosomoides polygyrus , like C57BL/6 mice, it has been hypothesized that increased Treg suppression downregulates both Th1 and Th2 responses, leading to chronic infections and high worm burden. Here, we show that the suppressive capacity of Tregs is no different between cells from infected and/or naive animals. In vitro suppression induced by CD4 + CD25 + Tregs (Peyers’ Patches or the mesenteric lymph nodes), isolated early (day 7, tissue dwelling phase) or late (day 21, luminal phase) during infection was similar to that induced by cells from naïve animals. Suppression was CTLA‐4 dependent in Tregs from acute but not chronic infection or in Tregs from naïve animals. This highlights the versatility of Tregs and the importance of extensive Treg characterization prior to potential in vivo manipulation of this cell type.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,769

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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