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Enregistrement W2162420224 · doi:10.1084/jem.20111941

Sequential class switching is required for the generation of high affinity IgE antibodies

2012· article· en· W2162420224 sur OpenAlexfundno aff
Huizhong Xiong, Jayashree Dolpady, Matthias Wabl, Maria A. Curotto de Lafaille, Juan J. Lafaille

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Experimental Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMultiple Sclerosis SocietyYork UniversityNational Cancer InstituteSchool of Medicine, New York UniversityNational Institutes of HealthLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable TrustNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésImmunoglobulin EAntibodyAffinity maturationImmunoglobulin class switchingAntigenAffinity chromatographyReceptorChemistryCD23BiologyImmunologyMolecular biologyBiochemistryB cellEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IgE antibodies with high affinity for their antigens can be stably cross-linked at low concentrations by trace amounts of antigen, whereas IgE antibodies with low affinity bind their antigens weakly. In this study, we find that there are two distinct pathways to generate high and low affinity IgE. High affinity IgE is generated through sequential class switching (μ→γ→ε) in which an intermediary IgG phase is necessary for the affinity maturation of the IgE response, where the IgE inherits somatic hypermutations and high affinity from the IgG1 phase. In contrast, low affinity IgE is generated through direct class switching (μ→ε) and is much less mutated. Mice deficient in IgG1 production cannot produce high affinity IgE, even after repeated immunizations. We demonstrate that a small amount of high affinity IgE can cause anaphylaxis and is pathogenic. Low affinity IgE competes with high affinity IgE for binding to Fcε receptors and prevents anaphylaxis and is thus beneficial.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations272
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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