p59<i>fyn</i> (Fyn) Promotes the Survival of Anergic CD4−CD8− αβ TCR+ Cells but Negatively Regulates Their Proliferative Response to Antigen Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
T cell anergy is characterized by alterations in TCR signaling that may play a role in controlling the unresponsiveness of the anergic cell. We have addressed questions regarding the importance of the Src kinase p59(fyn) (Fyn) in this process by using Fyn null mice. We demonstrate that a mature population of CD4(-)CD8(-) alphabeta TCR(+) anergic T cells lacking Fyn have a substantial recovery of their proliferation defect in response to Ag stimulation. This recovery cannot be explained by ameliorated production of IL-2, and the improved proliferation correlates with an enhanced ability of the Fyn(-/-) anergic T cells to up-regulate the high affinity IL-2 receptor. We also observe that anergic CD4(-)CD8(-) alphabeta TCR(+) T cells have a heightened survival ability that is partially dependent on the elevated levels of Fyn and IL-2 receptor beta-chain expressed by these cells. The enhanced survival correlates with an increased capacity of the anergic cells to respond to IL-15. We conclude that Fyn plays an important role in aspects of T cell anergy pertaining to TCR signaling and to cell survival.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».