HLA-DO promotes bacterial superantigen binding to MHC class II molecules (106.27)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract HLA-DO (H2-O in mice) is an intracellular non-classical MHC class II molecule. It forms a stable complex with HLA-DM (H2-M in mice) and by regulating its activity shapes the peptide repertoire. Using a stable cell line overexpressing HLA-DO (HeLa-CIITA-DO), we show here that HLA-DO improved binding of SEA and TSST-1 superantigens (SAgs) to MHC class II molecules. Binding of SEB was not affected in these conditions. Exogenous pulsing of Class II-associated invariant chain peptide (CLIP) elucidate that CLIP is a major player in this process. Accordingly, HLA-DO knock-down using specific siRNA, decreased SEA and TSST-1 binding in HeLa-CIITA-DO cells. Furthermore, silencing of DM increased SEA and TSST-1 binding in HeLa-CIITA and 293-CIITA cells. Shutting down of Ii reversely decreased binding of SEA and TSST-1 in 293-CIITA cells. However, in HeLa-CIITA, Ii depletion just decreased SEA binding but does not affect TSST-1 binding. H2-O did not show the same boosting effect on SAgs binding in splenocytes. In conclusion, our results show that HLA-DO can improve SEA and TSST-1 binding in line with a role for CLIP in SAgs binding.
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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) | 0,003 | 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 ».