The Transcriptome of Human Cytotoxic T Cells: Similarities and Disparities Among Allostimulated CD4+ CTL, CD8+ CTL and NK cells
Notice bibliographique
Résumé
Transcripts expressed in cytotoxic T lymphocytes (CTL) have mechanistic and diagnostic importance in transplantation. We used microarrays to select CTL-associated transcripts (CATs) expressed in human CD4(+) CTL, CD8(+) CTL and NK cells, excluding transcripts expressed in B cells, monocytes and kidney. This generated three transcript sets: CD4(+)-associated, CD8(+)-associated and NK-associated. Surprisingly, many CATs were expressed in effector memory cells e.g. granzyme B/GZMB, interferon-gamma/IFNG. Transcript expression was very similar between CD4(+) and CD8(+) CTL. There were no transcripts highly selective for CD4(+) CTL or CD8(+) CTL: for example, cytotoxic molecule transcripts (perforin, granzymes, granulysin) were shared between CD8(+) CTL and CD4(+) CTL although expression remained higher in CD8(+) CTL. Transcripts that differentiated between CD8(+) CTL and CD4(+) CTL were primarily those shared between CD8(+) CTL and NK cells (e.g. NK receptors KLRC1, KLRC3, KLRD1, KLRK1). No transcripts could differentiate CD4(+) CTL from CD8(+) CTL but NK cell-associated transcripts could differentiate NK cells from CTL. This study serves as a foundation for the interpretation of CATs in rejecting allografts and highlights the extensive sharing of CATs among CD4(+) CTL, CD8(+) CTL and effector memory T cells.
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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 ».