Extracellular vesicles and co‐isolated endogenous retroviruses from murine cancer cells differentially affect dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
Cells secrete extracellular vesicles (EVs) and non-vesicular extracellular (nano)particles (NVEPs or ENPs) that may play a role in intercellular communication. Tumor-derived EVs have been proposed to induce immune priming of antigen presenting cells or to be immuno-suppressive agents. We suspect that such disparate functions are due to variable compositions in EV subtypes and ENPs. We aimed to characterize the array of secreted EVs and ENPs of murine tumor cell lines. Unexpectedly, we identified virus-like particles (VLPs) from endogenous murine leukemia virus in preparations of EVs produced by many tumor cells. We established a protocol to separate small EVs from VLPs and ENPs. We compared their protein composition and analyzed their functional interaction with target dendritic cells. ENPs were poorly captured and did not affect dendritic cells. Small EVs specifically induced dendritic cell death. A mixed large/dense EV/VLP preparation was most efficient to induce dendritic cell maturation and antigen presentation. Our results call for systematic re-evaluation of the respective proportions and functions of non-viral EVs and VLPs produced by murine tumors and their contribution to tumor progression.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».