Zebrafish models of inflammation in hematopoietic development and disease
Notice bibliographique
Résumé
Zebrafish offer an excellent tool for studying the vertebrate hematopoietic system thanks to a highly conserved and rapidly developing hematopoietic program, genetic amenability, optical transparency, and experimental accessibility. Zebrafish studies have contributed to our understanding of hematopoiesis, a complex process regulated by signaling cues, inflammation being crucial among them. Hematopoietic stem cells (HSCs) are multipotent cells producing all the functional blood cells, including immune cells. HSCs respond to inflammation during infection and malignancy by proliferating and producing the blood cells in demand for a specific scenario. We first focus on how inflammation plays a crucial part in steady-state HSC development and describe the critical role of the inflammasome complex in regulating HSC expansion and balanced lineage production. Next, we review zebrafish studies of inflammatory innate immune mechanisms focusing on interferon signaling and the downstream JAK-STAT pathway. We also highlight insights gained from zebrafish models harbouring genetic perturbations in the role of inflammation in hematopoietic disorders such as bone marrow failure, myelodysplastic syndrome, and myeloid leukemia. Indeed, inflammation has been recently identified as a potential driver of clonal hematopoiesis and leukemogenesis, where cells acquire somatic mutations that provide a proliferative advantage in the presence of inflammation. Important insights in this area come from mutant zebrafish studies showing that hematopoietic differentiation can be compromised by epigenetic dysregulation and the aberrant induction of signaling pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».