A 20-Mb Region of Chromosome 4 Controls TNF-α-Mediated CD8+ T Cell Aggression Toward β Cells in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Identification of candidate genes and their immunological mechanisms that control autoaggressive T cells in inflamed environments, may lead to novel therapies for autoimmune diseases, like type 1 diabetes (T1D). In this study, we used transgenic NOD mice that constitutively express TNF-alpha in their islets from neonatal life (TNF-alpha-NOD) to identify protective alleles that control T1D in the presence of a proinflammatory environment. We show that TNF-alpha-mediated breakdown in T cell tolerance requires recessive NOD alleles. To identify some of these recessive alleles, we crossed TNF-alpha-NOD mice to diabetes-resistant congenic NOD mice having protective alleles at insulin-dependent diabetes (Idd) loci that control spontaneous T1D at either the preinsulitis (Idd3.Idd5) or postinsulitis (Idd9) phases. No protection from TNF-alpha-accelerated T1D was afforded by resistance alleles at Idd3.Idd5. Lack of protection was not at the level of T cell priming, the efficacy of islet-infiltrating APCs to present islet peptides, nor the ability of high levels of CD4+ Foxp3+ T cells to accumulate in the islets. In contrast, protective alleles at Idd9 significantly increased the age at which TNF-alpha-NOD mice developed T1D. Disease delay was associated with a decreased ability of CD8+ T cells to respond to islet Ags presented by islet-infiltrating APCs. Finally, we demonstrate that the protective region on chromosome 4 that controls T1D in TNF-alpha-Idd9 mice is restricted to the Idd9.1 region. These data provide new evidence of the mechanisms by which selective genetic loci control autoimmune diseases in the presence of a strong inflammatory assault.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».