IgM+IgD+CD27+ B cells are markedly reduced in IRAK-4–, MyD88-, and TIRAP- but not UNC-93B–deficient patients
Notice bibliographique
Résumé
We studied the distribution of peripheral B-cell subsets in patients deficient for key factors of the TLR-signaling pathways (MyD88, TIRAP/MAL, IL-1 receptor-associated kinase 4 [IRAK-4], TLR3, UNC-93B, TRIF). All TLRs, except TLR3, which signals through the TRIF adaptor, require MyD88 and IRAK-4 to mediate their function. TLR4 and the TLR2 heterodimers (with TLR1, TLR6, and possibly TLR10) require in addition the adaptor TIRAP, whereas UNC-93B is needed for the proper localization of intracellular TLR3, TLR7, TLR8, and TLR9. We found that IgM(+)IgD(+)CD27(+) but not switched B cells were strongly reduced in MyD88-, IRAK-4-, and TIRAP-deficient patients. This defect did not appear to be compensated with age. However, somatic hypermutation of Ig genes and heavy-chain CDR3 size distribution of IgM(+)IgD(+)CD27(+) B cells were not affected in these patients. In contrast, the numbers of IgM(+)IgD(+)CD27(+) B cells were normal in the absence of TLR3, TRIF, and UNC-93B, suggesting that UNC-93B-dependent TLRs, and notably TLR9, are dispensable for the presence of this subset in peripheral blood. Interestingly, TLR10 was found to be expressed at greater levels in IgM(+)IgD(+)CD27(+) compared with switched B cells in healthy patients. Hence, we propose a role for TIRAP-dependent TLRs, possibly TLR10 in particular, in the development and/or maintenance of IgM(+)IgD(+)CD27(+) B cells in humans.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».