Epistatic Suppression of Fatal Autoimmunity in New Zealand Black Bicongenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Numerous mapping studies have implicated genetic intervals from lupus-prone New Zealand Black (NZB) chromosomes 1 and 4 as contributing to lupus pathogenesis. By introgressing NZB chromosomal intervals onto a non-lupus-prone B6 background, we determined that: NZB chromosome 1 congenic mice (denoted B6.NZBc1) developed fatal autoimmune-mediated kidney disease, and NZB chromosome 4 congenic mice (denoted B6.NZBc4) exhibited a marked expansion of B1a and NKT cells in the surprising absence of autoimmunity. In this study, we sought to examine whether epistatic interactions between these two loci would affect lupus autoimmunity by generating bicongenic mice that carry both NZB chromosomal intervals. Compared with B6.NZBc1 mice, bicongenic mice demonstrated significantly decreased mortality, kidney disease, Th1-biased IgG autoantibody isotypes, and differentiation of IFN-γ-producing T cells. Furthermore, a subset of bicongenic mice exhibited a paucity of CD21(+)CD1d(+) B cells and an altered NKT cell activation profile that correlated with greater disease inhibition. Thus, NZBc4 contains suppressive epistatic modifiers that appear to inhibit the development of fatal NZBc1 autoimmunity by promoting a shift away from a proinflammatory cytokine profile, which in some mice may involve NKT cells.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».