HLA-F on HLA-Null 721.221 Cells Activates Primary NK Cells Expressing the Activating Killer Ig-like Receptor KIR3DS1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NK cells elicit important responses against transformed and virally infected cells. Carriage of the gene encoding the activating killer Ig-like receptor KIR3DS1 is associated with slower time to AIDS and protection from HIV infection. Recently, open conformers of the nonclassical MHC class Ib Ag HLA-F were identified as KIR3DS1 ligands. In this study, we investigated whether the interaction of KIR3DS1 on primary NK cells with HLA-F on the HLA-null cell line 721.221 (221) stimulated KIR3DS1+ NK cells. We used a panel of Abs to detect KIR3DS1+CD56dim NK cells that coexpressed the inhibitory NK cell receptors KIR2DL1/L2/L3, 3DL2, NKG2A, and ILT2; the activating NK cell receptors KIR2DS1/S2/S3/S5; and CCL4, IFN-γ, and CD107a functions. We showed that both untreated and acid-pulsed 221 cells induced a similar frequency of KIR3DS1+ cells to secrete CCL4/IFN-γ and express CD107a with a similar intensity. A higher percentage of KIR3DS1+ than KIR3DS1− NK cells responded to 221 cells when either inclusive or exclusive (i.e., coexpressing none of the other inhibitory NK cell receptors and activating NK cell receptors detected by the Ab panel) gating strategies were employed to identify these NK cell populations. Blocking the interaction of HLA-F on 221 cells with KIR3DS1-Fc chimeric protein or anti–HLA-F Abs on exclusively gated KIR3DS1+ cells reduced the frequency of functional cells compared with that of unblocked conditions for stimulated KIR3DS1+ NK cells. Thus, ligation of KIR3DS1 activates primary NK cells for several antiviral functions.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».