Cutting Edge: Identification of a Novel Chemokine Receptor That Binds Dendritic Cell- and T Cell-Active Chemokines Including ELC, SLC, and TECK
Notice bibliographique
Résumé
Searching for new receptors of dendritic cell- and T cell-active chemokines, we used a combination of techniques to interrogate orphan chemokine receptors. We report here on human CCX CKR, previously represented only by noncontiguous expressed sequence tags homologous to bovine PPR1, a putative gustatory receptor. We employed a two-tiered process of ligand assignment, where immobilized chemokines constructed on stalks (stalkokines) were used as bait for adhesion of cells expressing CCX CKR. These cells adhered to stalkokines representing ELC, a chemokine previously thought to bind only CCR7. Adhesion was abolished in the presence of soluble ELC, SLC (CCR7 ligands), and TECK (a CCR9 ligand). Complete ligand profiles were further determined by radiolabeled ligand binding and competition with >80 chemokines. ELC, SLC, and TECK comprised high affinity ligands (IC50 <15 nM); lower affinity ligands include BLC and vMIP-II (IC50 <150 nM). With its high affinity for CC chemokines and homology to CC receptors, we provisionally designate this new receptor CCR10.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».