Immune potency of bioreactor-aged dendritic cells in 3D collagen matrices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The processes of aging and space travel both have significant adverse effects on the immune system, resulting in increased susceptibility to infections. Using simulated microgravity platforms, such as the random positioning machine (RPM), on Earth allows us to investigate these effects to better facilitate future space travel and our understanding of the aging immune system. Dendritic cells (DCs) are key players in linking the innate and adaptive immune responses. Their distinct differentiation and maturation phases play vital roles in presenting antigens and mounting effective T-cell responses. However, DCs primarily reside in tissues such as the skin and lymph nodes. To date, no studies have effectively investigated the effects of aging via RPM on DCs in their native microenvironment. With 3D biomimetic collagen hydrogels, we can study the effects on DCs in more physiologically relevant microenvironments. In this study, we investigated the effects of loose and dense culture matrices on the phenotype, function, and transcriptome profile of immature and mature DCs utilizing an RPM to simulate an accelerated aging model. Our data indicate that an aged, or loose tissue microenvironment, and exposure to RPM conditions decrease the immunogenicity of iDCs and mDCs. Interestingly, cells cultured in dense matrices experienced fewer effects by the RPM at the transcriptome level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».