<scp>BIM</scp> determines the number of merocytic dendritic cells, a cell type that breaks immune tolerance
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to conventional dendritic cells (cDC), when merocytic dendritic cells (mcDC) present antigens derived from apoptotic bodies, T-cell anergy is reversed rather than induced, a process that promotes autoimmunity. Interestingly, mcDC are present in higher proportion in type 1 diabetes-prone NOD mice than in autoimmune-resistant B6 and BALB/c mice, and the Insulin-dependent diabetes (Idd)13 locus is linked to mcDC proportion. Therefore, mcDC are notably associated with susceptibility to autoimmune diabetes. To identify which gene determines the proportion and absolute number of mcDC, we undertook a candidate gene approach by selecting relevant candidates within the Idd13 locus. We find that neither β2m nor Sirpa appear to influence the proportion of mcDC. Instead, we show that Bim effectively modulates mcDC number in a hematopoietic-intrinsic manner. We also demonstrate that Bim-deficiency does not impact other cDC subsets and appears to play a specific role in determining the proportion and absolute number of mcDC by promoting their survival. Together, these data demonstrate that Bim specifically modulates the number of mcDC. Identifying factors that facilitate apoptosis of mcDC by increasing BIM activity in a cell type-specific manner may help prevent autoimmunity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».