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Enregistrement W4225935029 · doi:10.3389/fimmu.2022.885280

Thymic Microenvironment: Interactions Between Innate Immune Cells and Developing Thymocytes

2022· review· en· W4225935029 sur OpenAlexafffund
Helen H. Wang, Juan Carlos Zúñiga‐Pflücker

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCell biologyBiologyStromal cellProgenitor cellThymocyteImmune systemNegative selectionT cellAntigen-presenting cellHaematopoiesisImmunologyBone marrowStem cellCancer researchGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thymus is a crucial organ for the development of T cells. T cell progenitors first migrate from the bone marrow into the thymus. During the journey to become a mature T cell, progenitors require interactions with many different cell types within the thymic microenvironment, such as stromal cells, which include epithelial, mesenchymal and other non-T-lineage immune cells. There are two crucial decision steps that are required for generating mature T cells: positive and negative selection. Each of these two processes needs to be performed efficiently to produce functional MHC-restricted T cells, while simultaneously restricting the production of auto-reactive T cells. In each step, there are various cell types that are required for the process to be carried out suitably, such as scavengers to clean up apoptotic thymocytes that fail positive or negative selection, and antigen presenting cells to display self-antigens during positive and negative selection. In this review, we will focus on thymic non-T-lineage immune cells, particularly dendritic cells and macrophages, and the role they play in positive and negative selection. We will also examine recent advances in the understanding of their participation in thymus homeostasis and T cell development. This review will provide a perspective on how the thymic microenvironment contributes to thymocyte differentiation and T cell maturation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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