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Enregistrement W3209772190 · doi:10.1016/j.cmet.2021.10.002

Cold exposure protects from neuroinflammation through immunologic reprogramming

2021· article· en· W3209772190 sur OpenAlexfundno aff
Martina Spiljar, Karin Steinbach, Dorothée Rigo, Nicolas Suárez-Zamorano, Ingrid Wagner, Noushin Hadadi, Ilena Vincenti, Nicolas Pagé, Bogna Klimek, Mary-Aude Rochat, Mario Kreutzfeldt, Claire Chevalier, Ozren Stojanović, Olivia Bejuy, Didier Colin, Matthias Mack, Dilay Cansever, Melanie Greter, Doron Merkler, Mirko Trajkovski

Notice bibliographique

RevueCell Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020European Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeSchweizerische Multiple Sklerose GesellschaftCentre d'Imagerie BioMédicaleUniversité de LausanneUniversité de GenèveCentre Hospitalier Universitaire VaudoisSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneHôpitaux Universitaires de GenèveCanadian Mennonite University
Mots-clésReprogrammingNeuroinflammationImmunologyBiologyMedicineCell biologyNeuroscienceInflammationGeneticsCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

monocytes are key effectors in CNS autoimmunity with an elusive role in priming naive autoreactive T cells. Here, we provide unbiased analysis of the immune changes in various compartments during cold exposure and show that this energetically costly stimulus markedly ameliorates active experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). Cold exposure decreases MHCII on monocytes at steady state and in various inflammatory mouse models and suppresses T cell priming and pathogenicity through the modulation of monocytes. Genetic or antibody-mediated monocyte depletion or adoptive transfer of Th1- or Th17-polarized cells for EAE abolishes the cold-induced effects on T cells or EAE, respectively. These findings provide a mechanistic link between environmental temperature and neuroinflammation and suggest competition between cold-induced metabolic adaptations and autoimmunity as energetic trade-off beneficial for the immune-mediated diseases.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,220 · 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
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

Citations61
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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