Cross-Linking of EphB6 Resulting in Signal Transduction and Apoptosis in Jurkat Cells
Notice bibliographique
Résumé
Eph kinases are the largest family of receptor tyrosine kinases (RTK), and their ligands are cell surface molecules. The known functions of Eph kinases are mainly pattern formation in the CNS. Although several Eph kinases are expressed at high levels in hemopoietic cells and in the thymus, we have no knowledge of the functions of any Eph kinase in the immune system. In this study, we have demonstrated that an Eph kinase, EphB6, was expressed at high levels in Jurkat leukemic T cells. Co-cross-linking of EphB6 and CD3 led to an altered profile of lymphokine secretion along with proliferation inhibition of Jurkat cells. The cells subsequently underwent Fas-mediated apoptosis. Although EphB6 has no intrinsic kinase activity, its cross-linking triggered general protein tyrosine phosphorylation in Jurkat cells. EphB6 was found to associate with a number of molecules in the signaling pathways, notably Cbl. EphB6 cross-linking resulted in Cbl dephosphorylation and dissociation from Src homology 2 domain-containing tyrosine phosphatase-1 (SHP-1). Our results show that EphB6 has important functions in T cells, and it can transduce signals into the cells via proteins it associates with.
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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) | 0,002 | 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 ».