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Enregistrement W4313422208 · doi:10.4049/jimmunol.208.supp.50.15

Lactic acid bacteria derived-bioactive molecules condition an <i>in vitro</i> cell model into a tolerogenic dendritic-like cell phenotype

2022· article· en· W4313422208 sur OpenAlexaffabout
Lin Saleem, Michael Jeffrey, Sandra T. Clarke, Julia M. Green-Johnson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD80CD86Cell biologyProinflammatory cytokineAntigen presentationBiologyDendritic cellCD40Immune systemT cellAntigen-presenting cellChemistryImmunologyIn vitroBiochemistryInflammationCytotoxic T cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Retinoic acid (RA) is a vitamin A metabolite; CD103+ dendritic cells (DCs) acquire a tolerogenic phenotype through an RA-dependent mechanism, driving the differentiation of gut-homing regulatory T cells in the gut mucosa. Growing evidence shows bioactive molecules derived from lactic acid bacteria exhibit immunomodulatory activity by interacting with antigen presenting cells (APCs), stimulating their differentiation and altering their phenotype to further shape adaptive immunity. We utilized the monocytic THP-1 cell line as an in vitro model to examine the impact of the Lacticaseibacillus rhamnosus secretome (LrS) and interactions with RA on APC differentiation into a tolerogenic dendritic-like cell (DLC) phenotype. THP-1 monocytes were treated with Phorbol 12-myristate 13-acetate to drive differentiation into macrophages, then conditioned with the LrS and/or RA for 24, 48 or 72 hours. Expression of key DC markers CD11b, CD11c, DC-SIGN, CD83, CD80 and CD103 increased, while expression of proinflammatory marker CD64, co-stimulatory marker CD86 and MHC class II molecule HLA-DR was reduced. Cytokine profiling revealed LrS + RA co-treatment increased the production of immunoregulatory cytokines IL-10 and IL-1RA. Expression of NFKB1 and NFKB2, key genes involved in the activation of the NF-κB canonical and non-canonical pathways was induced by 48 hours of LrS conditioning, accompanied by increased expression of CD40 and IDO1, indicating an ability to drive DLC maturation and induce co-stimulatory capacity. Deciphering the mechanisms behind these types of microbiota-host interactions gives insight into how microbial metabolites can influence immune maturation and maintain immune homeostasis. Supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Discovery Grant RGPIN-2017-05237

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 seuil0,006

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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