<i>In vitro</i>‐generated <scp>MART</scp>‐1‐specific <scp>CD</scp>8 T cells display a broader T‐cell receptor repertoire than <i>ex vivo</i> naïve and tumor‐infiltrating lymphocytes
Notice bibliographique
Résumé
The differentiation of human hematopoietic stem cells into CD8 T cells can be achieved in vitro with the OP9-DL4 system. We considered that in the absence of medullary thymic epithelial cells, which serve to restrict the breath of the T-cell receptor (TCR) repertoire by expressing tissue-restricted antigens, a distinct repertoire would be generated in vitro. To test this notion, we compared the TCR-Vα/Vβ (TRAV/TRBV) gene usage of major histocompatibility complex-restricted antigen (MART-1)-specific T cells generated in vitro to that from ex vivo naïve T cells and tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) using high-throughput DNA sequencing. In contrast to naïve T cells and TILs, which showed the expected narrow TRAV repertoire, in vitro-generated MART-1-specific T cells used almost all TRAV gene families and displayed unique CDR3 lengths. Our work demonstrates that the OP9-DL4 system supports the creation of a broad antigen-specific TCR repertoire, suggesting that T cells generated in vitro may undergo a different set of selection events that otherwise constrains the TCR repertoire of thymus-derived 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».