Independent Control of <i>Ly49g</i> Alleles: Implications for NK Cell Repertoire Selection and Tumor Cell Killing
Notice bibliographique
Résumé
A novel murine NK cell-reactive mAb, AT8, was generated. AT8 recognizes Ly49G from 129/J, BALB/c, and related mouse strains, but does not bind to Ly49G(B6). Costaining with AT8 and a Ly49G(B6)-restricted Ab (Cwy-3) provides the first direct evidence that Ly49G protein is expressed from both alleles on a significant proportion of NK cells from four different types of F(1) hybrid mice. The observed level of biallelic Ly49G expression reproducibly followed the product rule in both freshly isolated and cultured NK cells. Surprisingly, the percentage of NK cells expressing both Ly49G alleles could be dramatically increased in vitro and in vivo through IL-2R- and IFN receptor-dependent signaling pathways, respectively. Unexpectedly, Ly49G(B6+) NK cells in an H-2(d), but not H-2(b), background were more likely to lyse D(d+) and Chinese hamster ovary tumor cells than Ly49G(BALB/129+) NK cells. Furthermore, Ly49G(B6+) NK cells also proliferated to a higher degree in response to poly(I:C) than NK cells expressing a non-Ly49G(B6) allele in an H-2(d), but not H-2(b), background. These results suggest that Ly49G(B6) has a lower affinity for H-2D(d) than Ly49G(BALB/129), and the genetic background calibrates the responsiveness of NK cells bearing self-specific Ly49. Other H-2D(d) receptors on the different Ly49G(+) NK cell subsets were unequally coexpressed, possibly explaining the disparate responses of Ly49G(B6+) NK cells in different hybrid mice. These data indicate that the stochastic mono- and biallelic expression of divergent Ly49G alleles increases the range of MHC affinities and the functional potential in the total NK cell population of heterozygous mice.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».