Development of promyelocytic leukemia zinc finger-expressing innate CD4 T cells requires stronger T-cell receptor signals than conventional CD4 T cells
Notice bibliographique
Résumé
MHC class II-expressing thymocytes and thymic epithelial cells can mediate CD4 T-cell selection resulting in functionally distinct thymocyte-selected CD4 (T-CD4) and epithelial-selected CD4 (E-CD4) T cells, respectively. However, little is known about how T-cell receptor (TCR) signaling influences the development of these two CD4 T-cell subsets. To study TCR signaling for T-CD4 T-cell development, we used a GFP reporter system of Nur77 in which GFP intensity directly correlates with TCR signaling strength. T-CD4 T cells expressed higher levels of GFP than E-CD4 T cells, suggesting that T-CD4 T cells received stronger TCR signaling than E-CD4 T cells during selection. Elimination of Ras GTPase-activating protein enhanced E-CD4 but decreased T-CD4 T-cell selection efficiency, suggesting a shift to negative selection. Conversely, the absence of IL-2-inducible T-cell kinase that causes poor E-CD4 T-cell selection due to insufficient TCR signaling improved T-CD4 T-cell generation, consistent with rescue from negative selection. Strong TCR signaling during T-CD4 T-cell development correlates with the expression of the transcription factor promyelocytic leukemia zinc finger protein. However, although modulation of the signaling strength affected the efficiency of T-CD4 T-cell development during positive and negative selection, the signaling strength is not as important for the effector function of T-CD4 T cells. These findings indicate that innate T-CD4 T cells, together with invariant natural killer T cells and γδ T cells, receive strong TCR signals during their development and that signaling requirements for the development and the effector functions are distinct.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».