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Enregistrement W4313383302 · doi:10.4049/jimmunol.202.supp.181.28

The tumor necrosis factor superfamily member RANKL suppresses effector cytokine production in group 3 innate lymphoid cells

2019· article· en· W4313383302 sur OpenAlexaff
Jennifer K. Bando, Susan Gilfillan, Christina Song, Keely G. McDonald, Stanley C-C Huang, Rodney D. Newberry, Yasuhiro Kobayashi, David Allan, James R. Carlyle, Marina Cella, Marco Colonna

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRANKLInnate lymphoid cellCCL20C-C chemokine receptor type 6CytokineTumor necrosis factor alphaBiologyImmunologyCell biologyCancer researchReceptorChemokineInnate immune systemActivator (genetics)Chemokine receptorInflammationImmune systemBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While signals that activate group 3 innate lymphoid cells (ILC3s) have been described, the factors that negatively regulate these cells are less well understood. Here we found that the tumor necrosis factor (TNF) superfamily member receptor activator of nuclear factor kB ligand (RANKL) suppressed ILC3 activity in the intestine. Deletion of RANKL in ILC3s and T cells increased C-C motif chemokine receptor 6 (CCR6)+ ILC3 abundance and enhanced production of interleukin-17A (IL-17A) and IL-22 in response to IL-23 and during infection with the enteric murine pathogen Citrobacter rodentium. Additionally, CCR6+ ILC3s produced higher amounts of the master transcriptional regulator RORγt at steady state in the absence of RANKL. RANKL-mediated suppression was independent of T cells, and instead occurred via interactions between CCR6+ ILC3s that expressed both RANKL and its receptor, RANK. Thus, RANK-RANKL interactions between ILC3s regulate ILC3 abundance and activation, suggesting that cell clustering may control ILC3 activity.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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