Differential Regulation of Killer Cell Lectin-Like Receptor G1 Expression on T Cells
Notice bibliographique
Résumé
The killer cell lectin-like receptor G1 (KLRG1) is the mouse homologue of the rat mast cell function-associated Ag and contains a tyrosine-based inhibitory motif in its cytoplasmic domain. It has been demonstrated that KLRG1 is induced on activated NK cells and that KLRG1 can inhibit NK cell effector functions. In this study, we show that in naive C57BL/6 mice KLRG1 is expressed on a subset of CD44(high)CD62L(low) T cells. KLRG1 expression can be detected on a small number of V(alpha)14i NK T cells but not on CD8alphaalpha(+) intraepithelial T cells that are either TCRgammadelta(+) or TCRalphabeta(+). We also show that KLRG1 expression is dramatically induced on approximately 50% of the CD8(+) T cells during both a viral and a parasitic infection. Interestingly, during Toxoplasma gondii infection, KLRG1 is up-regulated on CD4(+) T cells. Although KLRG1 expression can be induced on both NK cells and T cells, the molecular mechanism leading to the induction of KLRG1 differs in these two subsets of cells. Indeed, the up-regulation of KLRG1 on NK cells can be driven in vivo by cytokines, whereas KLRG1 cannot be induced on CD8(+) T cells by cytokines. In addition, although induction of KLRG1 on T cells appears to require TCR engagement in vivo, TCR engagement is not sufficient for KLRG1 induction in vitro. Taken together, these data suggest that the expression and induction of KLRG1 on T cells are tightly regulated. This could have important biological consequences on T cell activation and homeostasis.
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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 ».