Deficiency in the Transcription Factor Interferon Regulatory Factor (Irf)-2 Leads to Severely Compromised Development of Natural Killer and T Helper Type 1 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Interferon (IFN) regulatory factor (IRF)-2 was originally described as an antagonist of IRF-1-mediated transcriptional regulation of IFN-inducible genes. IRF-1(-/)- mice exhibit defective T helper type 1 (Th1) cell differentiation. We have used experimental leishmaniasis to show that, like IRF-1(-/)- mice, IRF-2(-/)- mice are susceptible to Leishmania major infection due to a defect in Th1 differentiation. Natural killer (NK) cell development is compromised in both IRF-1(-/)- and IRF-2(-/)- mice, but the underlying mechanism differs. NK (but not NK(+) T) cell numbers are decreased in IRF-2(-/)- mice, and the NK cells that are present are immature in phenotype. Therefore, like IRF-1, IRF-2 is required for normal generation of Th1 responses and for NK cell development in vivo. In this particular circumstance the absence of IRF-2 cannot be compensated for by the presence of IRF-1 alone. Mechanistically, IRF-2 may act as a functional agonist rather than antagonist of IRF-1 for some, but not all, IFN-stimulated regulatory element (ISRE)-responsive genes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».