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Enregistrement W2625338467 · doi:10.6082/m17m060p

Stages and Transcriptional Regulation of Innate Lymphoid Cell Development

2017· dissertation· en· W2625338467 sur OpenAlexfundno aff
Isabel E. Ishizuka

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésInnate lymphoid cellInnate immune systemBiologyImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years it has become apparent that innate lymphoid cells (ILCs) play major roles in infectious, inflammatory and allergic diseases as well as tissue homeostasis. However many of the models used to study the requirement for ILCs, also have effects on other cells of the immune system, particularly T cells. This deficit in ILC-specific deletion models, highlights a need to better understand ILC development for the identification of ILC specific master regulators. Our lab has recently identified a committed ILC precursor in the bone marrow and fetal liver based on the high expression of the NKT master regulator PLZF. This precursor gives rise to all known ILC lineages, ILC1, 2, and 3, but not LTi or NK. However the stages of development and factors involved in the emergence of the PLZF expressing precursor and factors involved in the trifurcation of the ILC precursor into ILC1, 2, and 3 remain to be identified. We use single-cell multiplex qPCR of defined ILC precursors to assess their transcriptional profiles and establish a hierarchy of ILC development and ILC developmental transcription factors. We identified early clusters of precursors that corresponded to αLP that expressed Id2, Nfil3 and Tox, but lacked expression of ILC lineage specific markers. We also identified a transitional cluster of precursors that marked the bifurcation of ILCP and LTiP and interestingly expressed high levels of Sox4 and Runx1, which heretofore have not been well studied in ILC development. We also identified the ILCP as the stage of lineage trifurcation of ILCs, a process which we show to occur through multi-lineage priming. These results are the basis for a blueprint of ILC development and provide insight into the differentiation of ILC lineages. The precise definition of ILC developmental precursors and intermediates will allow for the identification of novel regulators and the development of improved models to study the function of ILCs and their importance in human disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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