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Enregistrement W1963511922 · doi:10.1002/eji.201141651

Suppression assays with human T regulatory cells: A technical guide

2011· review· en· W1963511922 sur OpenAlexafffund
Alicia N. McMurchy, Megan K. Levings

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRoche Organ Transplant Research FoundationMichael Smith Health Research BC
Mots-clésBiologyImmune systemTreg cellImmunologyFunction (biology)Immune toleranceCell biologyHomeostasisT cellIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The suppression of inappropriate immune responses by Treg cells is one of the major ways that the body maintains immune tolerance and homeostasis. Since defects in the suppressive capacity of Treg cells underlie many different immune-mediated diseases, there is great interest in developing ways to track the number and function of Treg cells as biomarkers of tolerance and in devising ways to enhance their function therapeutically. However, the methods of studying human Treg cells are fraught with technical challenges that can often lead to misinterpretation. The most common way to determine the suppressive capacity of human Treg cells is to measure their ability to suppress the proliferation of responding CD4(+) T cells. Here, we discuss the technical considerations that must be taken into account when performing suppression of T-cell proliferation assays with human Treg cells. We also consider how T cells may falsely appear suppressive because of dying cells in the system, improper resting of T-cell lines prior to the assay, or insufficient proliferation of the responding T cells. We propose that, in the future, classification of a population of cells as "regulatory" should rely on more than a simple test for blockade of CD4(+) T-cell proliferation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,031

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations144
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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