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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».