Ly49 receptors: evolution, genetic diversity, and impact on immunity
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells express cell surface receptors that recognize class I major histocompatibility complex (MHC-I) molecules to distinguish between healthy and unhealthy cells. The multigenic and polymorphic nature of the MHC-I genes has influenced the convergent evolution of similarly polymorphic and diversified NK cell receptor families: the C-type lectin-like Ly49 receptors in mice, and the killer cell immunoglobulin-like receptors (KIRs) in humans. Although structurally distinct, both receptor families have similar functions in terms of MHC-I recognition and downstream signal transduction, and they regulate multiple aspects of NK cell biology during development and after maturation as fully differentiated and functionally competent cells. The Ly49 gene locus has undergone rapid, lineage-specific expansions and contractions resulting in multiple distinct haplotypes of variable gene number, allelic diversity, and MHC-I ligand specificity. This in turn has influenced the type and degree of Ly49 receptor expression on NK cells, and their contribution to immunity in different mouse strains. In this review, we have attempted to describe the evolutionary processes that have shaped strain-specific Ly49 receptor repertoires, and their impact on NK cell functions during health and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».