SLAM/ SAP signaling positively regulates the differentiation of TH17 cells and experimental autoimmune encephalitis (163.15)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mutations in SAP (SLAM-associated protein) underlie the majority of cases of X-linked lymphoproliferative disease (XLP), a rare congenital disorder that often leads to fatal complications upon infection with Epstein-Barr virus. The small SH2-containing adaptor SAP transmits signaling via SLAM (signaling lymphocytic activation molecule) family receptors and has been shown to be critical for development and function of multiple immune cell types. Here, we have investigated the role of SLAM and SAP signaling in regulating the differentiation of naïve CD4 T cells into IL-17 secreting effectors (TH17 cells), a pro-inflammatory lineage implicated in host defense as well as autoimmune diseases. T cell receptor activation along with co-stimulating SLAM antibodies was found to augment TH17 cell differentiation in wild type but not SAP-deficient splenic T cells under IL-17 polarizing conditions. Furthermore, SAP-/- mice were protected from experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), exhibiting greatly decreased numbers of CNS-infiltrating TH17 cells and dramatically reduced disease severity. Collectively, these results suggest that SLAM-SAP interactions promote the differentiation of IL-17 secreting effector CD4 T cells both in vitro and in vivo.
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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) | 0,002 | 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 ».