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Enregistrement W4403969398 · doi:10.1126/sciimmunol.adq9704

Kupffer cell reverse migration into the liver sinusoids mitigates neonatal sepsis and meningitis

2024· article· en· W4403969398 sur OpenAlexaff
Bruna Araújo David, Jawairia Atif, Fernanda V. S. Castanheira, Tamanna Yasmin, Adrien Guillot, Yeni Ait Ahmed, Moritz Peiseler, Josefien W. Hommes, Lilian Salm, Marie‐Anne Bründler, Bas G. J. Surewaard, Wael Elhenawy, Sonya A. MacParland, Florent Ginhoux, Kathy D. McCoy, Paul Kubes

Notice bibliographique

RevueScience Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteAlberta Medical AssociationUniversity Health NetworkUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisMeningitisKupffer cellNeonatal meningitisNeonatal sepsisImmunologyMedicineBiologyPathologyMicrobiologySurgeryGeneEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In adults, liver-resident macrophages, or Kupffer cells (KCs), reside in the sinusoids and sterilize circulating blood by capturing rapidly flowing microbes. We developed quantitative intravital imaging of 1-day-old mice combined with transcriptomics, genetic manipulation, and in vivo infection assays to interrogate increased susceptibility of newborns to bloodstream infections. Whereas 1-day-old KCs were better at catching Escherichia coli in vitro, we uncovered a critical 1-week window postpartum when KCs have limited access to blood and must translocate from liver parenchyma into the sinusoids. KC migration was independent of the microbiome but depended on macrophage migration inhibitory factor, its receptor CD74, and the adhesion molecule CD44. On the basis of our findings, we propose a model of progenitor macrophage seeding of the liver sinusoids via a reverse transmigration process from liver parenchyma. These results also illustrate the importance of developing newborn mouse models to understand newborn immunity and disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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