8. Examining the Effects of Peptide-Gold Nanoparticle Hybrids on the Activation of Myeloid Dendritic Cells
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) are professional antigen-presenting cells that play an important role in innate and adaptive immunity. They have become a major target for immune modulation based therapeutic strategies. Gold nanoparticles (GNPs) are biocompatible materials. The surface of GNPs can be easily modified with peptides via thiol-gold linkage to alter their surface chemistry and to modulate their cellular uptake. The purpose of this present study was to investigate the ability of peptide-GNP hybrids to modulate the DC immune response in vitro. To assess the activation effects of peptide-GNP hybrids, DCs were differentiated from bone marrow (BM) cells of black B57BL/6 mice by culture with granulocyte macrophage colony stimulating factor (GM-CSF). At day 9 of culture, BM-derived DCs (BMDCs) were exposed to GNP hybrids with a diameter of approximately 10 nm. The purity of the resulting DCs was determined by the CD11c positive cell population measured by Flow Cytometry. We found that the peptide-GNP hybrids were internalized by immature BMDC via bright field microscope imaging. Furthermore, the addition of GNPs to immature BMDCs was found to influence both phenotype and function of immature BMDCs. Stimulation by peptide-GNP hybrids on the immature BMDCs led to an enhanced expression of co-stimulatory molecules on the cell surface, including CD40, CD80 and CD86, and a secretion of cytokines in the culture medium. This observation suggests that peptide-GNP stimulation can lead to the activation of BMDCs, and implies a potential application for strengthening vaccine delivery devices or cancer immune therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».