Cellular Trafficking of Helical Rosette Nanotubes in Dendritic Cells
Notice bibliographique
Résumé
Self‐assembling helical rosette nanotubes (HRNs), composed of cytosine and guanine, have multiple applications. HRN interactions with dendritic cells (DCs), sentinels of the immune system, are key in determining HRN safety and viability. Splenic classical and plasmacytoid DCs were isolated from female C57/BL6 mice using magnetic cell sorting. HRN were conjugated with the RGD (arginine, glycine, aspartic acid) peptide and the fluorophore FITC in a ratio of 1:10μM respectively. Confocal microscopy was used to visualize the endocytic pathways used, HRN intracellular localization and the real‐time uptake process. HRNs used multiple pathways to take residence within clathrin and caveolin‐coated vesicles, early endosomes, and lysosomes. Able to recognize RGD, the integrin αVβ3 is a potential receptor for receptor‐mediated endocytosis. HRNs co‐localized with major histocompatibility complexes indicating possible direct interaction leading to antigen presentation. HRN exposure stimulated DC maturation as shown by dendrite formation and maturation marker (CD40, CD83) expression. Cell viability was confirmed through microscopy and caspase 3 and 9 expression. These data demonstrate that HRN engage αVβ3 to enter DCs through multiple, presumably redundant, pathways, and interact with antigen‐presenting molecules. Grant Funding Source : National Sciences and Engineering Research Council of Canada
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 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) | 0,000 | 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 ».