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Enregistrement W2154150745 · doi:10.1073/pnas.0803171105

Interferon regulatory factor 4 differentially regulates the production of Th2 cytokines in naïve vs. effector/memory CD4 <sup>+</sup> T cells

2008· article· en· W2154150745 sur OpenAlexaff
Kiri Honma, Daisuke Kimura, Norio Tominaga, Mana Miyakoda, T. Matsuyama, Katsuyuki Yui

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueBioactive Compounds and Antitumor Agents
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffectorCytokineBiologyIL-2 receptorInterleukin 21Cell biologyGene knockdownT cellMolecular biologyImmunologyCell cultureImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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