Differential Localization of Effector and Memory CD8 T Cell Subsets in Lymphoid Organs during Acute Viral Infection
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear where within tissues subsets of effector and memory CD8 T cells persist during viral infection and whether their localization affects function and long-term survival. Following lymphocytic choriomeningitis virus infection, we found most killer cell lectin-like receptor G1 (KLRG1)(lo)IL-7R(hi) effector and memory cells, which are long-lived and high proliferative capacity, in the T cell zone of the spleen. In contrast, KLRG1(hi)IL-7R(lo) cells, which appear terminally differentiated and have shorter life spans, were exclusively localized to the red pulp. KLRG1(lo)IL-7R(hi) T cells homed to the T cell zone using pertussis toxin-sensitive chemokine receptors and appeared to contact gp38(+) stromal cells, which produce the chemokines CCL19 and CCL21 and the T cell survival cytokine IL-7. The transcription factors T-bet and B lymphocyte-induced maturation protein-1 controlled effector CD8 T cell splenic migration. Effector CD8 T cells overexpressing T-bet homed to the red pulp, whereas those lacking B lymphocyte-induced maturation protein-1 homed to the T cell zone. Upon memory formation, CD62L(+) memory T cells were predominantly found in the T cell zone, whereas CD62L(-) cells were found in the red pulp. Thus, effector and memory CD8 T cell subset localization within tissues is linked to their differentiation states, and this may identify anatomical niches that regulate their longevity and homeostasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».