Molecular and Genetic Basis for Strain-Dependent NK1.1 Alloreactivity of Mouse NK Cells
Notice bibliographique
Résumé
NK1.1 alloantigen expression can be used to define NK cells in certain mouse strains, such as B6 (NKR-P1C) and SJL (NKR-P1B). However, BALB/c NK cells do not react with the anti-NK1.1 mAb, PK136. To investigate the NK1.1(-) phenotype of BALB/c NK cells, we have undertaken NK1.1 epitope mapping and genomic analysis of the BALB/c Nkrp1 region. Bacterial artificial chromosome library analysis reveals that, unlike the Ly49 region, the Nkrp1-Ocil/Clr region displays limited genetic divergence between B6 and BALB/c mice. In fact, significant divergence is confined to the Nkrp1b and Nkrp1c genes. Strikingly, the B6 Nkrp1d gene appears to represent a divergent allele of the Nkrp1b gene in BALB/c mice and other strains. Importantly, BALB/c NK cells express abundant and functional Nkrp1 transcripts, and the BALB/c NKR-P1B receptor functionally binds Ocil/Clr-b ligand. However, the BALB/c NKR-P1B/C sequences differ from those of the known NK1.1 alloantigens, and epitope mapping demonstrates that directed mutation of a single amino acid in the NKR-P1B(BALB) protein confers NK1.1 reactivity. Thus, PK136 mAb recognizes, in part, a distal C-terminal epitope present in NKR-P1B(Sw/SJL) and NKR-P1C(B6), but absent in NKR-P1A/D/F(B6) and NKR-P1B/C(BALB). Allelic divergence of the Nkrp1b/c gene products and limited divergence of the BALB/c Nkrp1-Ocil/Clr region explain a longstanding confusion regarding the strain-specific NK1.1 alloantigen reactivity of mouse NK cells.
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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) | 0,000 | 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 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 ».