Autologous HIV-1 Clade-B Nef Peptides Elicit Increased Frequency, Breadth and Function of CD8+ T-Cells Compared to Consensus Peptides
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the function and phenotype of CD8(+) T-cells targeting consensus and autologous sequences of entire HIV-1 Nef protein. METHODS: Multiparameter flow cytometry-based analysis was used to evaluate the responses of two treatment naïve HIV-infected individuals, during primary and the chronic phases of infection. RESULTS: A greater breadth and magnitude of CD8 IFN-γ responses to autologous compared to clade-B consensus peptides was observed in both subjects. Cross recognition between autologous and consensus peptides decreased in both subjects during progression from primary to chronic infection. The frequencies of TEMRA and TEM CD8(+) T-cells targeting autologous peptides were higher than those targeting consensus peptides and were more polyfunctional (IFN-γ(+) Gr-B(+) CD107a(+)). CONCLUSIONS: Our data indicate superior sensitivity and specificity of autologous peptides. The functional and maturational aspects of "real" versus "cross-recognized" responses were also found to differ, highlighting the importance of a sequence-specific approach towards understanding HIV immune response.
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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) | 0,003 | 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 ».