Duration and Strength of Extracellular Signal-Regulated Kinase Signals Are Altered During Positive Versus Negative Thymocyte Selection
Notice bibliographique
Résumé
During thymocyte development, high-affinity/avidity TCR engagement leads to the induction of negative selection and apoptosis, while lower TCR affinity-avidity interactions lead to positive selection and survival. To elucidate how these extracellular interactions are translated into intracellular signals that distinguish between positive and negative selection, we developed a culture system in which naive double-positive thymocytes were either induced to differentiate along the CD8(+) lineage pathway or were triggered for clonal deletion. Using this system, we show that sustained low level activation of extracellular signal-regulated kinases (ERKs) promotes positive selection, whereas strong but transient ERK activation is coupled with negatively selecting stimuli. Importantly, similar ERK activation profiles were demonstrated during positive selection for strong agonist ligands presented at low concentrations or weak agonist ligands. This is consistent with the affinity/avidity model and a role for strong or weak agonists during positive selection. Surprisingly, the addition of a pharmacological inhibitor which blocks ERK activation prevented the induction of negative selection. These data suggest that the duration and strength of the TCR signal is involved in discriminating between positive and negative selection.
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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 ».