Immunization with Complete Freund’s Adjuvant Reveals Trained Immunity-like Features in A/J Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Freund's adjuvants induce different immunomodulatory effects, but their underlying molecular mechanisms are unclear. In this study, we investigated whether the immune-stimulating effects of the complete Freund's adjuvant (CFA) involve the mechanisms of trained immunity (TI). METHODS: Bacillus Calmette-Guérin (BCG) served as negative and positive controls, respectively. We evaluated cytokine profiles, metabolic, and epigenetic changes. RESULTS: First, BMCs from all groups except saline showed varied levels of IL-1β, IL-6, and TNF-α. But expression of CCL5 and CXCL10 was significantly elevated only in the CFA and BCG groups. Transcriptionally, significant elevations were noted for TNF-α and IL-1β in the CFA and BCG groups, whereas CXCL10, IL-6, and IL-10 were upregulated in the CFA and BCG groups, respectively. Second, while BMCs from the BCG group expressed the markers of both the M1 and M2 macrophages, no clear trends were noted in the CFA and IFA groups. Third, cell lysates from the CFA group revealed metabolic reprogramming in the BMCs. Specifically, we observed an increased level of lactate, indicative of aerobic glycolysis, which is implicated in TI, and this was also detected in the IFA group. Fourth, epigenetic analysis revealed histone enrichment in the promoter region of TNF-α, in the CFA group, but to a lesser degree than the BCG group. However, no epigenetic changes were observed in the IFA group. CONCLUSIONS: Our data provide new insights into the mechanisms of Freund's adjuvants and the immunomodulatory effects of CFA could involve the features of TI.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».