2<scp>D TCR</scp>–p<scp>MHC</scp>–<scp>CD</scp>8 kinetics determines <scp>T</scp>‐cell responses in a self‐antigen‐specific <scp>TCR</scp> system
Notice bibliographique
Résumé
Two-dimensional (2D) kinetic analysis directly measures molecular interactions at cell-cell junctions, thereby incorporating inherent cellular effects. By comparison, three-dimensional (3D) analysis probes the intrinsic physical chemistry of interacting molecules isolated from the cell. To understand how T-cell tumor reactivity relates to 2D and 3D binding parameters and to directly compare them, we performed kinetic analyses of a panel of human T-cell receptors (TCRs) interacting with a melanoma self-antigen peptide (gp100209 -217 ) bound to peptide-major histocompatibility complex in the absence and presence of co-receptor CD8. We found that while 3D parameters are inadequate to predict T-cell function, 2D parameters (that do not correlate with their 3D counterparts) show a far broader dynamic range and significantly improved correlation with T-cell function. Thus, our data support the general notion that 2D parameters of TCR-peptide-major histocompatibility complex-CD8 interactions determine T-cell responsiveness and suggest a potential 2D-based strategy to screen TCRs for tumor immunotherapy.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».