Report From the 1st International NOD Mouse T-Cell Workshop and the Follow-Up Mini-Workshop
Notice bibliographique
Résumé
A workshop on autoreactive T-cell responses in NOD mice was held to optimize autoreactive T-cell detection methodologies. Using different proliferation assay protocols, 1 of the 11 participating laboratories detected spontaneous T-cell responses to GAD(524-543) and insulin(9-23) in their NOD mice. Two other laboratories were able to detect autoreactive responses when using enzyme-linked immunospot assay (ELISPOT) and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) analysis of cytokines in culture supernatants, suggesting that these assays provided greater sensitivity. To address the divergent findings, a follow-up mini-workshop tested NOD mice from four different colonies side-by-side for T-cell proliferative responses to an expanded panel of autoantigens, using the protocol that had enabled detection of responses in the 1st International NOD Mouse T-Cell Workshop. Under these assay conditions, 16 of 16 NOD mice displayed proliferative responses to whole GAD65, 13 of 16 to GAD(524-543), 9 of 16 to GAD(217-236), 7 of 16 to insulin(9-23), and 5 of 16 to HSP277. Thus, spontaneous proliferative T-cell responses can be consistently detected to some beta-cell autoantigens and peptides thereof. Overall, the results suggest that more sensitive assays (e.g., ELISPOT, ELISA analysis of cytokines in supernatants, or tetramer staining) may be preferred for the detection of autoreactive 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,013 |
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 ».