MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310464576 · doi:10.4049/immunohorizons.2200069

Inflammatory Chemokine Receptors Support Inflammatory Macrophage and Dendritic Cell Maturation

2022· article· en· W4310464576 sur OpenAlexaff
Robin Bartolini, Laura Medina‐Ruiz, Alan J. Hayes, Christopher J. Kelly, Heba A. Halawa, Gerard J. Graham

Notice bibliographique

RevueImmunoHorizons · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of GlasgowWellcome Trust
Mots-clésChemokineChemokine receptorMacrophage inflammatory proteinCC chemokine receptorsMacrophageDendritic cellImmunologyCCL21ReceptorCCR2Cell biologyInflammationMedicineChemistryBiologyImmune systemInternal medicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendritic cells form clusters in vivo, but the mechanism behind this has not been determined. In this article, we demonstrate that monocytes from mice deficient in the chemokine receptors CCR1, CCR2, CCR3, and CCR5 display reduced clustering in vitro, which is associated with impaired dendritic cell and macrophage differentiation. We further show that the differentiating cells themselves produce ligands for these receptors that function, in a redundant manner, to regulate cell clustering. Deletion of, or pharmacological blockade of, more than one of these receptors is required to impair clustering and differentiation. Our data show that chemokines and their receptors support clustering by increasing expression of, and activating, cell-surface integrins, which are associated with cell-cell interactions and, in the context of monocyte differentiation, with reduced expression of Foxp1, a known transcriptional suppressor of monocyte differentiation. Our data therefore provide a mechanism whereby chemokines and their receptors typically found in inflammatory environments can interact to promote murine monocyte differentiation to macrophages and dendritic cells.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImmunoHorizonsMême sujetImmunotherapy and Immune ResponsesTravaux en français237 207