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Enregistrement W1975709511 · doi:10.1034/j.1600-065x.2001.1810108.x

Specificity and function of activating Ly‐49 receptors

2001· review· en· W1975709511 sur OpenAlexafffundabout
Kevin P. Kane, Elizabeth T. Silver, Bart Hazes

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2001
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReceptorBiologyMHC class IMajor histocompatibility complexCell biologyImmune receptorImmunologyAntigenGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: Inhibitory Ly‐49 receptors allow murine natural killer (NK) cells to kill cells with aberrant class I MHC expression while sparing normal cells. This is accomplished by their recognition of specific class I MHC products and prevention of NK‐cell lysis of cells that present a normal repertoire of class I MHC ligands –“the missing self hypothesis”. However, Ly‐49 receptors that lack the cytoplasmic immunoreceptor tyrosine‐based inhibitory motif, which is required for inhibition of killing, have also been described. These receptors were found to stimulate NK killing and are therefore referred to as activating Ly‐49 receptors. Interestingly, the activating receptors have class I MHC‐binding domains that are nearly indistinguishable from those of the inhibiting receptors, and binding to class I MHC has now been demonstrated for three activating receptors. Presently, there is no defined physiological role for activating Ly‐49 receptors. Here we present an overview of current knowledge regarding the diversity, structure and function of activating Ly‐49 receptors with a focus on class I MHC specificity, and we discuss their potential role(s) in natural resistance. This research was supported by an operating grant from the National Cancer Institute of Canada and the Canadian Cancer Society (K. P. Kane) and a Canadian Institutes for Health Research operating grant (B. Hazes). E. Silver is supported by an Alberta Heritage Foundation for Medical Research (AHFMR) studentship and K. P. Kane is an (AHFMR) senior scholar.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,326
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations51
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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