MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134922946 · doi:10.1002/cpz1.74

The Conversion of Human Tissue‐Like Inflammatory Monocytes Into Macrophages

2021· article· en· W3134922946 sur OpenAlexafffund
Marwa Bsat, Heena Mehta, Manuel Rubio, Marika Sarfati

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMonocyteCD14ImmunologyCD16MacrophageInflammationBiologyCell sortingCell biologyIn vitroFlow cytometryImmune systemCD8CD3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Classical circulating LyC6high murine monocytes differentiate progressively from inflammatory tissue monocytes to mature macrophages (Mϕ) after entry into gut mucosa. This protocol provides a two‐step in vitro culture method that replicates the human monocyte maturation cascade. First, purified circulating CD14+CD16− monocytes exposed to granulocyte‐macrophage colony‐stimulating factor (GM‐CSF), interferon gamma (IFNγ), and interleukin 23 (IL‐23) differentiate into tissue‐like inflammatory monocytes. Next, addition of transforming growth factor beta (TGFβ) plus interleukin 10 (IL‐10) promotes their maturation into tissue‐like Mϕ. Methods to sort these cells after culture are also provided. The fine‐tuning of this system might open therapeutic avenues for chronic inflammatory disorders. © 2021 Wiley Periodicals LLC This article was corrected on 25 July 2022. See the end of the full text for details. Basic Protocol 1: Isolation of human monocytes from peripheral blood Basic Protocol 2: First step culture for generation of inflammatory monocyte‐like cells Basic Protocol 3: Second step culture for differentiation of inflammatory monocyte‐like cells into macrophages Alternate Protocol: Sorting and culturing of inflammatory monocyte‐like cells

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0080,007

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent ProtocolsMême sujetImmune cells in cancerTravaux en français237 207