Interplay of transcription factors in T-cell differentiation and function: the role of Runx
Notice bibliographique
Résumé
Over the past years, increasing numbers of distinct subsets have been discovered and identified for a T lymphocytes' entity. Differentiation and function of each T cell subset are controlled by a specific master transcription factor. Importantly, Runt-related transcription factors, particularly Runx1 and Runx3, interplay with these master regulators in various aspects of T cells' immunity. In this review article, we first explain roles of Th-Pok and Runx3 in differentiation of CD4 versus CD8 single positive cells, and later focus on cross-regulation of Th-Pok and Runx3 and their relationship with other factors such as TCR strength. Next, we provide evidences for the direct interplay of Runx1/3 with T-bet and GATA3 during Th1 versus Th2 commitment to activate or silence transcription of signature cytokine genes, IFNγ and IL4. Lastly, we explain feed-forward relationship between Runx1 and Foxp3 and discuss roles of Runx1 in regulatory T cells' suppressive activity. This review highlights an essential importance of Runx molecules in controlling various T cell subsets' differentiation and functions through molecular interplay with the master transcription factors in terms of protein-protein interaction as well as regulation of gene expression.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».