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Enregistrement W2623647887 · doi:10.2340/00015555-2722

Folliculotropic Mycosis Fungoides with Skewed T-cell Receptor CDR3 Motif: Suggestive of Lipid-antigen Selection?

2017· article· en· W2623647887 sur OpenAlexaff
Panagiota Mantaka, Agnieszka Małecka, Gunhild Trøen, Per Helsing, Petter Gjersvik, Klaus Beiske, Jan Delabie

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycosis fungoidesAntigenT-cell receptorMotif (music)BiologyReceptorImmunologyComputational biologyT cellGeneticsLymphomaImmune systemArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folliculotropic mycosis fungoides (FMF), a variant of mycosis fungoides (MF) with distinct clinical features, is characterized by infiltration of malignant T cells in hair follicles. This raises the hypothesis that antigens in the hair follicle may contribute to the pathogenesis of FMF. T-cell receptor β gene (TRB) sequences as well as dendritic cell subsets in patients with FMF (n = 21) and control patients with MF (n = 20) were studied to explore this hypothesis. A recurrent usage of the TRB junctional genes TRBJ2-1 and TRBJ2-7 was found in patients with FMF compared with those with MF. These genes contribute to an amino acid motif in the complementarity-determining region 3 (CDR3) of the T-cell receptor. This motif was previously found in T cells stimulated by lipids bound to CD1 on antigen-presenting cells. Additional immunohistochemical analysis revealed abundant CD1c- and CD1a- expressing dendritic cells in FMF. The combined findings support a role for lipid-antigen stimulation in FMF.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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