Control of NKT Cell Differentiation by Tissue-Specific Microenvironments
Notice bibliographique
Résumé
CD1d-restricted Valpha14 NKT cells play an important role in both Th1- and Th2-type immune responses. To determine whether NKT cells develop two functionally distinct subsets that provoke different types of responses, we examined the phenotypes and cellular functions of NK1.1(+) and DX5(+) T cells. We found that both NK1.1(+) and DX5(+) T cells are CD1d-restricted Valpha14 T cells with identical Ag specificities, phenotypes, tissue locations, and functions. Similar to the NK1.1 marker, the DX5 marker (CD49b) is expressed on mature NKT cells in both NK1.1 allele-positive and allele-negative strains. However, when NK1.1(+) and DX5(+) NKT cells isolated from different tissues were compared, we found that thymic and splenic NKT cells differed not only in their cytokine profiles, but also in their phenotype and requirements for costimulatory signals. Thymic NKT cells displayed the phenotype of activated T cells and could be fully activated by TCR ligation. In contrast, splenic NKT cells displayed the phenotype of memory T cells and required a costimulatory signal for activation. Furthermore, the function and phenotype of thymic and splenic NKT cells were modulated by APCs from various tissues that expressed different levels of costimulatory molecules. Modulation of NKT cell function and differentiation may be mediated by synergic effects of costimulatory molecules on the surface of APCs. The results of the present study suggest that the costimulatory signals of tissue-specific APCs are key factors for NKT cell differentiation, and these signals cannot be replaced by anti-CD28 or anti-CD40 ligand Abs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».