NR4A3 controls CD8+ T cell metabolism and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Following an infection, naive CD8+ T cells expand and differentiate into two major populations of effectors: short-lived effector cells meant to die by apoptosis and memory precursor effector cells (MPECs) destined to survive as memory cells that will confer long-term protection. We postulated that the transcription factor NR4A3, a member of the orphan nuclear receptor family, whose expression is induced by TCR signalling, will regulate in vivo CD8+ T cell response. To elucidate the role of NR4A3 during CD8+ T cell response, we have adoptively transferred wild-type and Nr4a3−/− OT-I T cells (specific for the ovalbumin (OVA) peptide in the context of Kb) into naive recipients and analyzed their response following infection with a recombinant strain of Listeria monocytogenes encoding OVA. Although Nr4a3+/+ and Nr4a3−/− OT-I T cells expanded similarly, we observed an increased generation of MPECs at the peak of the T cell response, which led to an enhanced (2–3X) generation of memory T cells. Furthermore, Nr4a3−/− effector and memory T cells produce more cytokines than their wild-type counterpart. The analysis of the early T cell response demonstrated that NR4A3 controls the metabolic activity of activated T cells, as Nr4a3−/− OT-I T cells express less nutrient receptors and have reduced phosphorylation of S6. Altogether, these results suggest that NR4A3 controls effector and memory T cell differentiation by modulating their metabolic activity during the immune response.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».