Interferon regulatory factor 4 differentially regulates the production of Th2 cytokines in naïve vs. effector/memory CD4 <sup>+</sup> T cells
Notice bibliographique
Résumé
Interferon regulatory factor (IRF) 4 is a member of the IRF family of transcription factors and plays critical roles in the development of CD4(+) T cells into Th2 and Th17 cells. Using the infection model of Nippostrongyrus brasiliensis, we have confirmed the critical roles of IRF-4 in Th2 development in vivo by using IRF-4(-/-) BALB/c mice. However, naïve IRF-4(-/-)CD4(+) T cells produced Th2 cytokines, including IL-4, IL-5, and IL-10, but not IL-2 or IFN-gamma, at levels higher than wild-type BALB/c CD4(+) T cells in response to T cell receptor stimulation. In contrast, effector/memory IRF-4(-/-)CD4(+) T cells did not exhibit increased production of Th2 cytokines. Knockdown of IRF-4 expression by using small interfering RNA promoted IL-4 production in naïve CD4(+) T cells but inhibited it in effector/memory CD4(+) T cells. These results indicate that IRF-4 plays differential roles in the regulation of Th2 cytokine production in naïve CD4(+) T cells and effector/memory CD4(+) T cells. IRF-4 inhibits Th2 cytokine production in naïve CD4(+) T cells, whereas it promotes Th2 cytokine production in effector/memory CD4(+) T cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».