CD8+ Tregs ameliorate inflammatory reactions in a murine model of allergic rhinitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background CD8 + CD25 + fork-head box transcription factor (Foxp3) + regulatory T cells (CD8 + Tregs) play a role in immune tolerance. However, the role of these cells in allergic rhinitis (AR) has not been elucidated. The study aimed to evaluate influences of CD8 + Tregs on inflammatory conditions in a murine model of AR. Methods A murine model of AR was established. CD8 + Tregs were isolated from mice nasal mucosa and cultured in vitro. We examined interleukin (IL)-10 and transforming growth factor (TGF)-β in cell cultures. Then, we administered CD8 + Tregs into mice nasal mucosal cultures, and examined eosinophil cation protein (ECP), IL-4, IL-5 and IL-13 in these cultures. Finally, we adoptively transferred CD8 + Tregs into mice models, and evaluated percentages of CD8 + Tregs, numbers of sneezing and nasal rubbing, and counts of eosinophils and contents of ECP, IL-4, IL-5, IL-13, IL-10 and TGF-β in nasal lavage fluid (NLF) in mice. Results The percentage of CD8 + Tregs from AR mice was reduced. IL-10 and TGF-β were increased in cell cultures from AR mice. ECP, IL-4, IL-5 and IL-13 were decreased after the AR mice CD8 + Tregs administration in mucosal cultures. However, their contents were not changed after normal CD8 + Tregs treatment. Additionally, the adoptive transfer of AR CD8 + Tregs enhanced the percentage of CD8 + Tregs and levels of IL-10 and TGF-β in NLF, reduced numbers of sneezing and nasal rubbing, and counts of eosinophils and concentrations of ECP, IL-4, IL-5 and IL-13 in NLF. However, normal CD8 + Tregs could not change above parameters. Conclusion These findings show that CD8 + Tregs may inhibit inflammatory responses in the AR condition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».