c‐Rel phenocopies PKCθ but not Bcl‐10 in regulating CD8<sup>+</sup> T‐cell activation <i>versus</i> tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating the signaling events that promote T-cell tolerance versus activation provides important insights for manipulating immunity in vivo. Previous studies have suggested that the absence of PKCtheta results in the induction of anergy and that the balance between the induction of the transcription factors NFAT, AP1 and NF-kappaB plays a key role in determining whether T-cell anergy or activation is induced. Here, we examine whether Bcl-10 and specific family members of NF-kappaB act downstream of PKCtheta to alter CD8(+) T-cell activation and/or anergy. We showed that T cells from mice deficient in c-Rel but not NF-kappaB1 (p50) have increased susceptibility to the induction of anergy, similar to T cells from PKCtheta-deficient mice. Surprisingly T cells from Bcl-10-deficient mice showed a strikingly different phenotype to the PKCtheta-deficient T cells, with a severe block in TCR-mediated activation. Furthermore, we have also shown that survival signals downstream of NF-kappaB, are uncoupled from signals that mediate T-cell anergy. These results suggest that c-Rel plays a critical role downstream of PKCtheta in controlling CD8(+) T-cell anergy induction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».