TCR transgenic mice reveal the impact of type 1 diabetes loci on early and late disease checkpoints
Notice bibliographique
Résumé
Linkage analysis studies for autoimmune diabetes have revealed multiple non-major histocompatibility complex (MHC) chromosomal regions linked to disease susceptibility. To date, more than 20 insulin-dependent diabetes (Idd) loci linked to diabetes susceptibility have been identified in NOD mice and validated via congenic breeding. Importantly, evidence suggests that Idd loci may regulate at least two pathological steps during autoimmune diabetes development, namely the onset of insulitis and the transition from insulitis to overt diabetes. Here we assess the role of various non-MHC Idd diabetes-resistance loci, which have been validated in the non-transgenic setting, on autoimmune diabetes progression in the transgenic setting. Specifically, we generated multiple Idd congenic strains in the 3A9-TCR:insHEL NOD.H2(k) transgenic model and monitored their diabetes incidence. We show that 3A9-TCR:insHEL NOD.H2(k) mice congenic for Idd3 or Idd5 display a reduction in diabetes development, whereas mice congenic for Idd9 or Idd13 exhibit an increase, in comparison with 3A9-TCR:insHEL NOD.H2(k) mice. These results suggest that the presence of the 3A9-TCR and hen egg lysosyme transgenes can offset the regulatory function of certain diabetes-resistance genetic variants contained within the Idd loci, including Idd9 and Idd13. We propose the antigen-specific 3A9-TCR:insHEL transgenic model as a useful tool for the study of the genetics of autoimmune diabetes development.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».