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Enregistrement W4313385053 · doi:10.4049/jimmunol.198.supp.215.14

Regulatory T cells exhibit distinct lymph node homing and trafficking kinetics as compared to conventional CD4+ T cells

2017· article· en· W4313385053 sur OpenAlexaff
Alexander Tong, Benjamin Forestell, Daniel V. Murphy, Aditya Nair, Frederick H. Allen, Judith N. Mandl, Alex Y. Huang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFOXP3Cell biologyFlow cytometryCD8T cellImmunologyImmune systemHoming (biology)Antigen-presenting cellBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regulatory T cells (Tregs) express the canonical marker Foxp3 and are critical for suppressing the immune response in homeostatic and inflammatory conditions. Despite how widely studied CD4+Foxp3+ Tregs are in mice, their physiologic trafficking and scanning behavior of antigen-presenting cells in secondary lymphoid organs (SLOs) have yet to be quantitatively analyzed in the intravital setting. We have previously described the dynamics of T cell trafficking through SLOs and scanning of dendritic cells (DCs), revealing that CD4+ T cells and CD8+ T cells exhibit different transit kinetics through lymph nodes (LNs). On average, CD4+ T cells spend less time scanning for self-peptide/MHC (self-pMHC), dwell shorter in LNs, and egress faster compared to CD8+ T cells. Here we use flow cytometry and 2-photon laser scanning microscopy (2-PLSM) to quantitate the homeostatic trafficking behavior and surveillance strategy of Tregs in LNs and to compare their behavior to conventional T cells (Tconvs). Our data reveal significant differences in Treg versus Tconv homing and transit through peripheral and mesenteric LNs. We find that Tregs with an effector phenotype are preferentially retained in LNs, and complementary transwell assays demonstrate that Tregs have blunted response to CCL21 compared to Tconvs. Finally, we use intravital 2-PLSM to quantify the contribution of self-pMHC recognition to Treg kinetics and scanning of DCs in peripheral and mesenteric LNs, taking advantage of a novel gut SLO stabilization device allowing up to 10 hours of continuous imaging. These results add quantitative data to the emerging paradigm that self-pMHC interactions dynamically control homeostatic Treg retainment and localized suppressive function in LNs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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