The downside of human natural killer cell diversity in viral infection revealed by mass cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Antigen-specific receptor diversity is the hallmark of an immune cell and an asset in adaptive immunity (1). In contrast, natural killer (NK) diversity appears to be detrimental to its antiviral immune functions, as reported by Strauss-Albee and colleagues (2). Adaptive T and B cell diversity is generated by the rearrangement of their receptors during development, giving rise to a vast array of antigen specificities (3). It is estimated that the total diversity of T cell receptors (TCR) generated by somatic recombination in human T cells is in the order of 10 15 –10 20 sequences (4). Unlike these adaptive immune cells, innate immune cell diversity, including NK cells, is shaped by random assortment of germline-encoded cell surface receptors. NK cell receptors come in two flavours: activating and inhibitory. Unlike T cell activation, which is mediated by the engagement of TCR and co-stimulatory receptors, NK cell activation is determined by the net balance of signals from the engagement of activating and inhibitory receptors (5). Therefore, the diversity and cell surface expression of these receptors on a per-cell basis can have a profound influence on an NK cell’s function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».