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Enregistrement W2909293804 · doi:10.1111/tan.13413

A novel antibody combination to identify KIR2DS2<sup>high</sup> natural killer cells in KIR2DL3/L2/S2 heterozygous donors

2018· article· en· W2909293804 sur OpenAlexfundno aff
Matthew D. Blunt, Pauline Rettman, Leidy Bastidas-Legarda, Rebecca Fulton, Valentina Capizzuto, Mohammed M. Naiyer, James A. Traherne, Salim I. Khakoo

Notice bibliographique

RevueHLA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionMedical Research Council CanadaCancer Research UK
Mots-clésAntibodyTransfectionNatural killer cellCellCell cultureComputational biologyBiologyImmunologyCytotoxicityIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The killer cell immunoglobulin-like receptor (KIR) KIR2DS2 induces natural killer (NK) cell activation upon ligation and in genetic studies is associated with protection against certain cancers and viral infections. One of the difficulties in understanding KIR2DS2 has been that ligands have been hard to define. In part, this is because the high sequence homology between KIR2DS2 and KIR2DL3/KIR2DL2 has made it difficult to make antibodies that specifically detect NK cells expressing KIR2DS2. Using transfected NK cell line (NKL) cells and primary human samples, we report the identification of a novel antibody combination which allows identification of NK cells with relatively high expression of KIR2DS2. This separation is sufficient to examine primary human NK cell activation in response to KIR2DS2 specific ligands.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,008

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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