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Enregistrement W4389022465 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.683.1

Lymphatic vessel‐independent lymph flow pattern from the peri‐nodal adipose tissue to the lymph node

2017· article· en· W4389022465 sur OpenAlexafffundabout
Yujia Lin, Shan Liao

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésLymphatic systemAdipose tissueLymphLymph nodeSinus (botany)AnatomyNODALPathologyMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Lymph nodes (LNs) anatomically are distributed along the lymphatic vessels to survey materials carried by the lymph flow. Adipose tissue is a reservoir of hormones, cytokines, metabolites that can regulate immune responses and cell homeostasis in the LNs. Although lymphatic vessel and LNs are always surrounded by adipose tissue, lymph or cell communication between the peri‐nonal adipose tissue and the LNs remains unclear. Objective We aimed to understand how lymph flows from the peri‐nodal adipose tissue to the LNs. Methods and Results Using high‐resolution, super‐resolution and 3D reconstruction images, we studied the lymph distribution pattern from the adipose tissue to and through the LN. We found that a subset of LN conduits that are initiated at the LN capsule (LNC conduits), connect the afferent subcapsular sinus (SCS) and efferent medullary sinus (MS) and facilitate rapid lymph flow through the LN parenchyma. Super‐resolution images showed the unprecedented heterogeneous flow patterns inside LNC conduits. Surprisingly, we found that the LN capsule and its associated LNC conduits connect to the collagen channels in the fat tissue and provide an additional route supports lymph flow from the peri‐nodal adipose tissue to the LN (Fat‐LNC conduits). The type of materials entering the Fat‐LN conduits is dictated by molecular size. Finally, small molecules can enter LN after the afferent lymphatic vessels are sutured. Conclusions The lymph distribution pattern suggests that Fat‐LNC conduit support lymphatic vessel‐independent lymph flow from peri‐nodal adipose tissue to the LN, which provide a “highway” for fat‐derived factors to regulate LN microenvironment. Support or Funding Information Dianne & Irving Kipnes Foundation, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC RGPIN‐2015‐03641), Canadian Institute of Health Research (CIHR) to SL and Canada Foundation for Innovation to SL.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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