Impaired natural killer cell self-education and “missing-self” responses in Ly49-deficient mice
Notice bibliographique
Résumé
Ly49-mediated recognition of MHC-I molecules on host cells is considered vital for natural killer (NK)-cell regulation and education; however, gene-deficient animal models are lacking because of the difficulty in deleting this large multigene family. Here, we describe NK gene complex knockdown (NKC(KD)) mice that lack expression of Ly49 and related MHC-I receptors on most NK cells. NKC(KD) NK cells exhibit defective killing of MHC-I-deficient, but otherwise normal, target cells, resulting in defective rejection by NKC(KD) mice of transplants from various types of MHC-I-deficient mice. Self-MHC-I immunosurveillance by NK cells in NKC(KD) mice can be rescued by self-MHC-I-specific Ly49 transgenes. Although NKC(KD) mice display defective recognition of MHC-I-deficient tumor cells, resulting in decreased in vivo tumor cell clearance, NKG2D- or antibody-dependent cell-mediated cytotoxicity-induced tumor cell cytotoxicity and cytokine production induced by activation receptors was efficient in Ly49-deficient NK cells, suggesting MHC-I education of NK cells is a single facet regulating their total potential. These results provide direct genetic evidence that Ly49 expression is necessary for NK-cell education to self-MHC-I molecules and that the absence of these receptors leads to loss of MHC-I-dependent "missing-self" immunosurveillance by NK cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».