Distinct MHC class I–dependent NK cell–activating receptors control cytomegalovirus infection in different mouse strains
Notice bibliographique
Résumé
Recognition of mouse cytomegalovirus (MCMV)-infected cells by activating NK cell receptors was first described in the context of Ly49H, which confers resistance to C57BL/6 mice. We investigated the ability of other activating Ly49 receptors to recognize MCMV-infected cells in mice from various H-2 backgrounds. We observed that Ly49P1 from NOD/Ltj mice, Ly49L from BALB mice, and Ly49D2 from PWK/Pas mice respond to MCMV-infected cells in the context of H-2D(k) and the viral protein m04/gp34. Recognition was also seen in the H-2(d) and/or H-2(f) contexts, depending on the Ly49 receptor examined, but never in H-2(b). Furthermore, BALB.K (H-2(k)) mice showed reduced viral loads compared with their H-2(d) or H-2(b) congenic partners, a reduction which was dependent on interferon γ secretion by Ly49L(+) NK cells early after infection. Adoptive transfer of Ly49L(+), but not Ly49L(-), NK cells significantly increased resistance against MCMV infection in neonate BALB.K mice. These results suggest that multiple activating Ly49 receptors participate in H-2-dependent recognition of MCMV infection, providing a common mechanism of NK cell-mediated resistance against viral infection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».