The Actin Cytoskeleton Controls the Efficiency of Killer Ig-Like Receptor Accumulation at Inhibitory NK Cell Immune Synapses
Notice bibliographique
Résumé
Killer cell Ig-like receptors (KIRs) are MHC class I-specific receptors expressed in NK and T lymphocytes. KIR antagonism of activation signals occurs at the immune synapse between the effector and target cells. The processes that regulate clustering of KIR are not well defined. We have expressed KIR-GFP receptor chimeras in two human NK-like lines, YTS and NK92. In this study, we show that the frequency of KIR enrichment at the synapse was decreased for a KIR that lacks a portion of the cytoplasmic tail. Strikingly, blocking actin polymerization with a high dose of cytochalasin D also substantially decreased clustering of KIR as well as KIR-induced clustering of HLA-C-GFP in target cells. However, the effect of inhibiting actin polymerization was only clearly evident at the earlier time points after cell mixing, and eventually clustering of KIR and HLA-C occurred independently of actin remodeling. Although treatment with anti-LFA-1 also decreased conjugate formation, the frequency of KIR clustering remained normal within the population of conjugates that did form, suggesting that the effect of cytochalasin D is not solely through LFA-1. Collectively, these data suggest that the actin cytoskeleton and the cytoplasmic tail of KIR regulate the efficiency by which KIR accumulates at inhibitory NK cell synapses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».