Microclusters of inhibitory killer immunoglobulin–like receptor signaling at natural killer cell immunological synapses
Notice bibliographique
Résumé
We report the supramolecular organization of killer Ig-like receptor (KIR) phosphorylation using a technique applicable to imaging phosphorylation of any green fluorescent protein-tagged receptor at an intercellular contact or immune synapse. Specifically, we use fluorescence lifetime imaging (FLIM) to report Förster resonance energy transfer (FRET) between GFP-tagged KIR2DL1 and a Cy3-tagged generic anti-phosphotyrosine monoclonal antibody. Visualization of KIR phosphorylation in natural killer (NK) cells contacting target cells expressing cognate major histocompatibility complex class I proteins revealed that inhibitory signaling is spatially restricted to the immune synapse. This explains how NK cells respond appropriately when simultaneously surveying susceptible and resistant target cells. More surprising, phosphorylated KIR was confined to microclusters within the aggregate of KIR, contrary to an expected homogeneous distribution of KIR signaling across the immune synapse. Also, yellow fluorescent protein-tagged Lck, a kinase important for KIR phosphorylation, accumulated in a multifocal distribution at inhibitory synapses. Spatial confinement of receptor phosphorylation within the immune synapse may be critical to how activating and inhibitory signals are integrated in NK 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».