Differential regulation of Type 1 and Type 2 mouse eosinophil activation by apoptotic cells
Notice bibliographique
Résumé
Eosinophils are multifunctional, evolutionary conserved leukocytes that are involved in a plethora of responses ranging from regulation of tissue homeostasis, host defense and cancer. Although eosinophils have been studied mostly in the context of Type 2 inflammatory responses, it is now evident that they participate in Type 1 inflammatory responses and can respond to Type 1 cytokines such as IFN-γ. Notably, both Type 1- and Type 2 inflammatory environments are characterized by tissue damage and cell death. Collectively, this raises the possibility that eosinophils can interact with apoptotic cells, which can alter eosinophil activation in the inflammatory milieu. Herein, we demonstrate that eosinophils can bind and engulf apoptotic cells. We further show that exposure of eosinophils to apoptotic cells induces marked transcriptional changes in eosinophils, which polarize eosinophils towards an anti-inflammatory phenotype that is associated with wound healing and cell migration. Using an unbiased RNA sequencing approach, we demonstrate that apoptotic cells suppress the inflammatory responses of eosinophils that were activated with IFN-γ + E. coli (e.g., Type 1 eosinophils) and augment IL-4-induced eosinophil activation (e.g., Type 2 eosinophils). These data contribute to the growing understanding regarding the heterogeneity of eosinophil activation patterns and highlight apoptotic cells as potential regulators of eosinophil polarization.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».