Memory of mice and men: CD8<sup>+</sup> T‐cell cross‐reactivity and heterologous immunity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The main functions of memory T cells are to provide protection upon re-exposure to a pathogen and to prevent the re-emergence of low-grade persistent pathogens. Memory T cells achieve these functions through their high frequency and elevated activation state, which lead to rapid responses upon antigenic challenge. The significance and characteristics of memory CD8+ T cells in viral infections have been studied extensively. In many of these studies of T-cell memory, experimental viral immunologists go to great lengths to assure that their animal colonies are free of endogenous pathogens in order to design reproducible experiments. These experimental results are then thought to provide the basis for our understanding of human immune responses to viruses. Although these findings can be enlightening, humans are not immunologically naïve, and they often have memory T-cell populations that can cross-react with and respond to a new infectious agent or cross-react with allo-antigens and influence the success of tissue transplantation. These cross-reactive T cells can become activated and modulate the immune response and outcome of subsequent heterologous infections, a phenomenon we have termed heterologous immunity. These large memory populations are also accommodated into a finite immune system, requiring that the host makes room for each new population of memory cell. It appears that memory cells are part of a continually evolving interactive network, where with each new infection there is an alteration in the frequencies, distributions, and activities of memory cells generated in response to previous infections and allo-antigens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle