Enhanced T cell responses contribute to the genetic predisposition of CD8-mediated spontaneous autoimmunity
Notice bibliographique
Résumé
A number of factors have been demonstrated to influence the induction of pathogenic autoimmune responses, including the loss of regulatory T cells. To assess the contribution of regulatory T cells in CD8(+) T cell-mediated autoimmunity, RIP-gp/P14 double-transgenic mice expressing the lymphocytic choriomeningitis virus (LCMV) glycoprotein (gp) on pancreatic beta-islet cells, together with T cells expressing an LCMV-gp-specific T cell receptor (TCR), were crossed to RAG 2-deficient mice. The loss of potentially regulatory T cells, however, did not contribute to diabetes induction. Surprisingly, both RIP-gp/P14-RAG(+/-) and RIP-gp/P14-RAG(-/-) developed spontaneous disease, suggesting an influence of the 129 genetic background on disease susceptibility. Further studies demonstrated that disease susceptibility was not due to nonspecific T cell activation, nor to enhanced cross-presentation of LCMV-gp, nor to decreased expression levels of the negative regulatory molecule CD5. Disease susceptibility did associate, however, with enhanced T cell responses. Thus, T cell hyperactivity combined with various genetic factors may predispose an individual to autoimmunity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».