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Enregistrement W4241359853 · doi:10.3410/f.732450290.793552019

Faculty Opinions recommendation of BCG Educates Hematopoietic Stem Cells to Generate Protective Innate Immunity against Tuberculosis.

2018· dataset· en· W4241359853 sur OpenAlexaboutno aff
Serge Mostowy, Margarida C. Gomes

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnate immune systemImmunologyHaematopoiesisBiologyMyelopoiesisReprogrammingAdoptive cell transferStem cellImmunityProgenitor cellAcquired immune systemImmune systemBone marrowCell biologyT cellCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dogma that adaptive immunity is the only arm of the immune response with memory capacity has been recently challenged by several studies demonstrating evidence for memory-like innate immune training. However, the underlying mechanisms and location for generating such innate memory responses in vivo remain unknown. Here, we show that access of Bacillus Calmette-Guérin (BCG) to the bone marrow (BM) changes the transcriptional landscape of hematopoietic stem cells (HSCs) and multipotent progenitors (MPPs), leading to local cell expansion and enhanced myelopoiesis at the expense of lymphopoiesis. Importantly, BCG-educated HSCs generate epigenetically modified macrophages that provide significantly better protection against virulent M. tuberculosis infection than naïve macrophages. By using parabiotic and chimeric mice, as well as adoptive transfer approaches, we demonstrate that training of the monocyte/macrophage lineage via BCG-induced HSC reprogramming is sustainable in vivo. Our results indicate that targeting the HSC compartment provides a novel approach for vaccine development.Copyright © 2017 Elsevier Inc. All rights reserved. PMID: 29328912 Funding information This work was supported by: CIHR, Canada Grant ID: 232519 CIHR, Canada Grant ID: 301538 CIHR, Canada Grant ID: FDN-143273

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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