Extensive T cell cross-reactivity between diverse seasonal influenza strains in the ferret model
Notice bibliographique
Résumé
Influenza virus causes widespread, yearly epidemics by accumulating surface protein mutations to escape neutralizing antibodies established from prior exposure. In contrast to antibody epitopes, T cell mediated immunity targets influenza epitopes that are more highly conserved and have potential for cross-protection. The extent of T cell cross-reactivity between a diverse array of contemporary and historical influenza strains was investigated in ferrets challenged with 2009 pandemic H1N1 influenza or the seasonal H3N2 strain, A/Perth/16/2009. Post-challenge cell-mediated immune responses demonstrated extensive cross-reactivity with a wide variety of contemporary and historical influenza A strains as well as influenza B. Responses in peripheral blood were undetectable by 36d post-challenge, but cross-reactivity persisted in spleen. The strongest responses targeted peptides from the NP protein and demonstrated cross-reactivity in both the CD4+ and CD8+ T cell populations. Cross-reactive CD4+ T cells also targeted HA and NA epitopes, while cross-reactive CD8+ T cells targeted internal M1, NS2, and PA. T cell epitopes demonstrated extensive cross-reactivity between diverse influenza strains in outbred animals, with NP implicated as a significant antigenic target demonstrating extensive cross-reactivity for both CD4+ and CD8+ T cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».