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Enregistrement W1758442221 · doi:10.4049/jimmunol.164.4.1695

MHC Polymorphism Can Enrich the T Cell Repertoire of the Species by Shifts in Intrathymic Selection

2000· article· en· W1758442221 sur OpenAlexfundno aff
Ruben Dyall, Ilhem Messaoudi, Sylvia Janetzki, Janko Nikolić‐Žugić

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésRepertoireBiologyAlleleCTL*MHC class IGeneticsMajor histocompatibility complexBalancing selectionNatural selectionSelection (genetic algorithm)GeneImmune systemImmunologyCD8

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The murine class I molecule H-2Kb and its natural gene conversion variant, H-2Kbm8, which differs from H-2Kb solely at 4 aa at the bottom of the peptide-binding B pocket, are expressed in coisogenic mouse strains C57BL/6 (B6) and B6.C-H-2bm8 (bm8). These two strains provide an excellent opportunity to study the effects of Mhc class I polymorphism on the T cell repertoire. We recently discovered a gain in the antiviral CTL repertoire in bm8 mice as a consequence of the emergence of the Mhc class I allele H-2Kbm8. In this report we sought to determine the mechanism behind the generation of this increased CTL diversity. Our results demonstrate that repertoire diversification occurred by a gain in intrathymic positive selection. As previously shown, the emergence of the same Mhc allele also caused a loss in positive selection of T cell repertoire specific for another Ag, OVA-8. This indicates that a reciprocal loss-and-gain pattern of intrathymic selection exists between H-2Kb and H-2Kbm8. Therefore, in the thymus of an individual, a new Mhc allele can select new T cell specificities, while abandoning some T cell specificities selected by the wild-type allele. A byproduct of this repertoire shift is a net gain of T cell repertoire of the species, which is likely to improve its survival fitness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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