Epitope Density Influences CD8+ Memory T Cell Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The generation of long-lived memory T cells is critical for successful vaccination but the factors controlling their differentiation are still poorly defined. We tested the hypothesis that the strength of T cell receptor (TCR) signaling contributed to memory CD8(+) T cell generation. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We manipulated the density of antigenic epitope presented by dendritic cells to mouse naïve CD8(+) T cells, without varying TCR affinity. Our results show that a two-fold decrease in antigen dose selectively affects memory CD8(+) T cell generation without influencing T cell expansion and acquisition of effector functions. Moreover, we show that low antigen dose alters the duration of the interaction between T cells and dendritic cells and finely tunes the expression level of the transcription factors Eomes and Bcl6. Furthermore, we demonstrate that priming with higher epitope density results in a 2-fold decrease in the expression of Neuron-derived orphan nuclear receptor 1 (Nor-1) and this correlates with a lower level of conversion of Bcl-2 into a pro-apoptotic molecule and an increased number of memory T cells. CONCLUSIONS: Our results show that the amount of antigen encountered by naïve CD8(+) T cells following immunization with dendritic cells does not influence the generation of functional effector CD8(+) T cells but rather the number of CD8(+) memory T cells that persist in the host. Our data support a model where antigenic epitope density sensed by CD8(+) T cells at priming influences memory generation by modulating Bcl6, Eomes and Nor-1 expression.
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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) | 0,001 | 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 ».