Reciprocal Transfer of Class I MHC Allele Specificity between Activating Ly-49P and Ly-49W Receptors by Exchange of β4–β5 Loop Residues
Notice bibliographique
Résumé
Receptors of the Ly-49 multigene family regulate rodent NK cell functions. Ly-49Rs are highly polymorphic and exist in either activating or inhibitory forms. Examples of both Ly-49 receptor types have been shown to recognize class I MHC ligands. Ly-49Rs can distinguish between class I alleles, but the molecular basis of this discrimination is unknown. Two activating receptors, Ly-49P and Ly-49W, differ in class I recognition, recognizing H-2D(d), or H-2D(d) and D(k), respectively. In this report, we demonstrate that specificity for H-2D(k) can be transferred from Ly-49W to Ly-49P by substituting 3 aa predicted to reside in the beta4-beta5 loop of Ly-49W into Ly-49P. Replacement of these same residues of Ly-49W with corresponding residues in Ly-49P eliminates H-2D(k) recognition while still preserving H-2D(d) recognition. Further mutagenesis indicates that all 3 aa facilitate optimal class I specificity exchange. These results provide the first evidence for a specific site on Ly-49Rs, the beta4-beta5 loop, in determining class I MHC allele specificity.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».