The licensing of natural killer cells (113.3)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interaction between inhibitory Ly49 receptors and MHCI is important for the functional maturation of NK cells, known as “NK cell licensing.” NK cells from MHCI-deficient β2microglobulin (β2m)-KO mice are not cytotoxic and cannot efficiently kill their targets, as they are not licensed. Our goal is to determine the mechanism through which β2m-KO NK cells are kept hyporesponsive to otherwise NK-sensitive targets. Comparison through cytotoxicity assays confirmed that ex-vivo NK cells from poly-IC-injected wild type (WT) mice kill the prototypic YAC1 target, whereas NK cells from β2m-KO mice do not. Interestingly, both express similar levels of granzyme B and adhere to immobilized ICAM-1, the ligand for LFA-1. Further, confocal analysis of NK cells interacting with YAC1 showed that WT NK cells aggregate and polarize lytic granules toward their targets, while β2m-KO NK cells are deficient in granule polarization. Once stimulated by plastic beads coated with ICAM-1, both WT and β2m-KO NK cells reorganize their actin cytoskeleton. Stimulation by beads coated with ICAM-1, H60 and CD48 (ligands for stimulatory NKG2D and 2B4 receptors), induces aggregation and polarization of lytic granules in WT but not in β2m-KO NK cells. This suggests that critical components of the cytotoxicity pathway generated by stimulatory receptor interactions are impaired in β2m-KO NK cells, preventing aggregation and polarization of cytotoxic granules, and the release of their contents towards targets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,004 |
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 ».