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Enregistrement W2073319897 · doi:10.1002/9780470515280.ch10

Differentiation and Functions of T Cell Subsets

2007· review· en· W2073319897 sur OpenAlexaff
Tim R. Mosmann, Li Li, Hans Hengartner, David Kägi, Wayne Fu, Subash Sad

Notice bibliographique

RevueNovartis Foundation symposium · 2007
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytokinePerforinCytotoxic T cellCD8ImmunologyBiologyT cellImmune systemCell biologyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Tc1 and Tc2 subsets of CD8+ T effector cells secrete different patterns of cytokines, but have similar functions, including perforin- and Fas-dependent cytotoxicity, and induction of delayed type hypersensitivity (DTH) reactions involving oedema and granulocytic infiltration. The characteristic cytokines of Tc1 (gamma-interferon) and Tc2 (interleukins 4 and 5) are expressed in vivo during the DTH reaction. Tc1 cells that are deficient in cytokine synthesis also induce similar levels of DTH, supporting the lack of correlation between CD8+ T cell cytokine patterns and DTH. CD8+ T cells often produce lower cytokine levels than CD4 cells because the CD8 cells kill their antigen-presenting cells before full stimulation can occur. This effect can be counteracted by increasing the frequency of stimulation, or using perforin-deficient T cells. A multiparameter analysis of cytokine effects on CD8+ T cell differentiation has been initiated, on the basis of the principle that normal immune responses involve complex cytokine mixtures. All combinations of seven cytokines were tested. In some combinations, the combined effect could not have been predicted from individual cytokine functions. Conditions were identified in which each of interleukins 4, 10 and 12 could have opposite effects on CD8+ T cell differentiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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