Induction of latency‐associated peptide (transforming growth factor‐β<sub>1</sub>) expression on CD4<sup>+</sup> T cells reduces Toll‐like receptor 4 ligand‐induced tumour necrosis factor‐α production in a transforming growth factor‐β‐dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
CD4(+) T cells expressing the latent form of transforming growth factor-β [latency-associated peptide (LAP) (TGF-β(1))] play an important role in the modulation of immune responses. Here, we identified a novel peptide ligand (GPC(81-95) ) with an intrinsic ability to induce membrane-bound LAP (TGF-β(1)) expression on a subpopulation of human CD4(+) T cells (using flow cytometry; ranging from 0·8% to 2·6%) and stimulate peripheral blood mononuclear cells to release LAP (TGF-β(1) ) (using ELISPOT assay; ranging from 0·03% to 0·16%). In spite of this low percentage of responding cells, GPC(81-95) significantly reduced Toll-like receptor 4 ligand-induced tumour necrosis factor-α production in a TGF-β(1) - and CD4(+) T-cell-dependent manner. The results demonstrate that GPC(81-95) is a useful tool to study the functional properties of a subpopulation of LAP (TGF-β(1))(+) CD4(+) T cells and suggest a pathway that can be exploited to suppress inflammatory response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».