The differential impact of natural killer (NK) cell education via KIR2DL3 and KIR3DL1 on CCL4 secretion in the context of<i>in-vitro</i>HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
Summary Carriage of certain inhibitory natural killer (NK) cell receptor (iNKR)/HLA ligand pairs is associated with protection from infection and slow time to AIDS implicating NK cells in HIV control. NK cells acquire functional potential through education, which requires the engagement of iNKRs by their human leucocyte antigen (HLA) ligands. HIV infection down-regulates cell surface HLA-A/B, but not HLA-C/E. We investigated how NK cell populations expressing combinations of the iNKRs NKG2A, KIR2DL3 (2DL3) and KIR3DL1 (3DL1) responded to autologous HIV infected CD4 (iCD4) cells. Purified NK cells from HIV-uninfected individuals were stimulated with autologous HIV iCD4 or uninfected CD4 T cells. Using flow cytometry we gated on each of the 8 NKG2A+/–2DL3+/–3DL1+/- populations and analysed all possible combinations of interferon (IFN)-γ, CCL4 and CD107a functional subsets responding to iCD4 cells. Infected CD4 cells induced differential frequencies of NKG2A+/–2DL3+/–3DL1+/– populations with total IFN-γ+, CCL4+ and CD107a+ functional profiles. 2DL3+NKG2A+ NK cells had a higher frequency of responses to iCD4 than other populations studied. A higher frequency of 2DL3+ NK cells responded to iCD4 from individuals that were not HLA-C1 homozygotes. These results show that 2DL3+ NK cells are mediators of HIV-specific responses. Furthermore, responses of NK cell populations to iCD4 are influenced not only by NK cell education through specific KIR/HLA pairs, but also by differential HIV-mediated changes in HLA expression.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».