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Degree of ERK activation influences both positive and negative thymocyte selection

2000· article· en· W2036459153 sur OpenAlexaff
Sanjeev Mariathasan, Shirley S. N. Ho, Arsen Zakarian, Pamela S. Ohashi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMAPK/ERK pathwayThymocyteNegative selectionBiologyTransgeneT-cell receptorCell biologyClonal deletionKinaseImmunologyGeneticsCD8T cellAntigenImmune systemGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerable evidence suggests that the ERK pathway is required for positive but not negative thymocyte selection. Here, we report that ERK is highly activated in double-positive (DP) thymocytes expressing an MHC class I-restricted TCR (P14) in response to negatively selecting conditions, whereas ligands that trigger positive selection induced weaker ERK activation. Biochemical evidence also shows that death by neglect is associated with a further reduction in ERK activation. These findings are consistent with the affinity / avidity model of thymocyte selection. To further examine the role of ERK in negative selection we used the MEK-1 inhitibor, PD98059, a specific pharmacological inhibitor of the ERK pathway. Biochemical data demonstrated a reduction of ERK activity by PD98059 in the presence of the negatively selecting ligand. Analysis of P14 TCR-transgenic fetal thymic lobes cultured with PD98059 under negatively selecting conditions showed impaired clonal deletion of DP thymocytes and a concomitant increase in positive selection of functional mature, TCR(hi) transgenic T cells. This demonstrates that altering ERK activity switched negative to positive selection. Contrary to previous reports that show an exclusive role for ERK signaling in positive selection, our data demonstrate that negative selection is also sensitive to the degree of ERK activation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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