Type-2 innate signals are dispensable for skeletal muscle regeneration and pathology linked to Duchenne muscular dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
Immune responses play an integral role in skeletal muscle regeneration. In the genetically inherited muscle disease Duchenne muscular dystrophy (DMD), muscle regeneration is disrupted, leading to chronic inflammation, fibrosis, and early mortality. Previously, it has been suggested that type-2 innate immune cells, particularly eosinophils and their production of IL-4, play an essential role in effective muscle regeneration after acute injury. We here re-investigate the role of eosinophils in skeletal muscle repair using mice deficient in eosinophils (ΔdblGATA), or deficient in IL-4R/IL-13R signaling through STAT6 (Stat6-/-). We show that neither deficiency has an impact on skeletal muscle regeneration in response to acute injury as quantified by fiber size, immune cell infiltration, or muscle-resident stem cell proliferation. We also investigate the role of STAT6 signaling in mdx:Stat6-/- mice, a model of DMD and, again, find that ablation of STAT6 signaling has no effect on the rate or severity of fibrotic scar formation or disease progression. In contrast to previous models, our data suggest a negligible role for eosinophils and STAT6 signaling in skeletal muscle regeneration after acute or chronic injury.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».