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Enregistrement W1894616047 · doi:10.1111/j.1600-065x.2011.01014.x

Immunological perspective of self versus tumor antigens: insights from the RIP‐gp model

2011· review· en· W1894616047 sur OpenAlexafffund
Dilan Dissanayake, Matthew A. Gronski, Albert Lin, Alisha R. Elford, Pamela S. Ohashi

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyLymphocytic choriomeningitisImmunologyAntigenClonal deletionImmune toleranceImmune systemMajor histocompatibility complexCytotoxic T cellT cellCancer researchT-cell receptorCD8Genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-reactive T cells in the body are controlled by mechanisms of peripheral tolerance that limit their activation and induction of immune pathology. Our understanding of these mechanisms has been advanced by the use of tissue-specific promoters to express neo-self-antigens. Here, we present findings using the RIP-gp (rat insulin promoter-glycoprotein) transgenic mouse, which expresses the lymphocytic choriomeningitis virus glycoprotein (LCMV-gp) specifically in the pancreatic β islet cells. T cells responsive to this antigen remain ignorant of the LCMV-gp expressed by the islets, and breaking tolerance is dependent upon the maturation status of antigen-presenting cells, the avidity of the T-cell receptor ligation, and the level of major histocompatibility complex expression in the pancreas. Furthermore, decreased activity of Casitas B-lineage lymphoma b, a negative regulator of T-cell receptor signaling, can allow recognition and destruction of the pancreatic islets. This review discusses the roles of these factors in the context of anti-tissue responses, both in the setting of autoimmunity and in anti-tumor immunity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,008

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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