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Enregistrement W2513049377 · doi:10.1038/ncomms12506

Human TRAV1-2-negative MR1-restricted T cells detect S. pyogenes and alternatives to MAIT riboflavin-based antigens

2016· article· en· W2513049377 sur OpenAlexaff
Erin W. Meermeier, Bruno Laugel, Andrew K. Sewell, Alexandra J. Corbett, Jamie Rossjohn, James McCluskey, Melanie J. Harriff, Tamera Franks, Marielle C. Gold, David Lewinsohn

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésT-cell receptorAntigenclone (Java method)BiologyStreptococcus pyogenesT cellMicrobiologyCell biologyGeneticsGeneBacteriaStaphylococcus aureusImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucosal-associated invariant T (MAIT) cells are thought to detect microbial antigens presented by the HLA-Ib molecule MR1 through the exclusive use of a TRAV1-2-containing TCRα. Here we use MR1 tetramer staining and ex vivo analysis with mycobacteria-infected MR1-deficient cells to demonstrate the presence of functional human MR1-restricted T cells that lack TRAV1-2. We characterize an MR1-restricted clone that expresses the TRAV12-2 TCRα, which lacks residues previously shown to be critical for MR1-antigen recognition. In contrast to TRAV1-2(+) MAIT cells, this TRAV12-2-expressing clone displays a distinct pattern of microbial recognition by detecting infection with the riboflavin auxotroph Streptococcus pyogenes. As known MAIT antigens are derived from riboflavin metabolites, this suggests that TRAV12-2(+) clone recognizes unique antigens. Thus, MR1-restricted T cells can discriminate between microbes in a TCR-dependent manner. We postulate that additional MR1-restricted T-cell subsets may play a unique role in defence against infection by broadening the recognition of microbial metabolites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations123
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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