Delineation of Five Thyroglobulin T Cell Epitopes with Pathogenic Potential in Experimental Autoimmune Thyroiditis
Notice bibliographique
Résumé
Experimental autoimmune thyroiditis (EAT) is a T cell-mediated disease that can be induced in mice after challenge with thyroglobulin (Tg) or Tg peptides. To date, five pathogenic Tg peptides have been identified, four of which are clustered toward the C-terminal end. Because susceptibility to EAT is under control of H-2A(k) genes, we have used an algorithm-based approach to identify A(k)-binding peptides with pathogenic potential within mouse Tg. Eight candidate synthetic peptides, varying in size from 9 to 15 aa, were tested and five of those (p306, p1579, p1826, p2102, and p2596) were found to induce EAT in CBA/J (H-2(k)) mice either after direct challenge with peptide in adjuvant or by adoptive transfer of peptide-sensitized lymph node cells (LNCs) into naive hosts. These pathogenic peptides were immunogenic at the T cell level, eliciting specific LNC proliferative responses and IL-2 and/or IFN-gamma secretion in recall assays in vitro, but contained nondominant epitopes. All immunogenic peptides were confirmed as A(k) binders because peptide-specific LNC proliferation was blocked by an A(k)-specific mAb, but not by a control mAb. Peptide-specific serum IgG was induced only by p2102 and p2596, but these Abs did not bind to intact mouse Tg. This study reaffirms the predictive value of A(k)-binding motifs in epitope mapping and doubles the number of known pathogenic T cell determinants in Tg that are now found scattered throughout the length of this large autoantigen. This knowledge may contribute toward our understanding of the pathogenesis of autoimmune thyroiditis.
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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) | 0,000 | 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 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 ».