NSOM/QD-based nanoscale immunofluorescence imaging of antigen-specific T-cell receptor responses during an in vivo clonal Vγ2Vδ2 T-cell expansion
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscale imaging of an in vivo antigen-specific T-cell immune response has not been reported. Here, the combined near-field scanning optical microscopy- and fluorescent quantum dot-based nanotechnology was used to perform immunofluorescence imaging of antigen-specific T-cell receptor (TCR) response in an in vivo model of clonal T-cell expansion. The near-field scanning optical microscopy/quantum dot system provided a best-optical-resolution (<50 nm) nano-scale imaging of Vgamma2Vdelta2 TCR on the membrane of nonstimulated Vgamma2Vdelta2 T cells. Before Ag-induced clonal expansion, these nonstimulating Vgamma2Vdelta2 TCRs appeared to be distributed differently from their alphabeta TCR counterparts on the cell surface. Surprisingly, Vgamma2Vdelta2 TCR nanoclusters not only were formed but also sustained on the membrane during an in vivo clonal expansion of Vgamma2Vdelta2 T cells after phosphoantigen treatment or phosphoantigen plus mycobacterial infection. The TCR nanoclusters could array to form nanodomains or microdomains on the membrane of clonally expanded Vgamma2Vdelta2 T cells. Interestingly, expanded Vgamma2Vdelta2 T cells bearing TCR nanoclusters or nanodomains were able to rerecognize phosphoantigen and to exert better effector function. These studies provided nanoscale insight into the in vivo T-cell immune response.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».