Evidence for a Role of TGF-β-Activated Kinase 1 and MAP3K7 Binding Protein 3 in Peanut-Specific T-Cell Responses
Notice bibliographique
Résumé
Peanut allergy is considered to be the most common cause for food-induced anaphylaxis. Currently, no approved treatment is available. Avoidance is the only measure to prevent anaphylactic reactions to peanuts. T-helper cells are of special importance for the sensitization process and the maintenance of allergic inflammation. Identifying markers of allergen-specific T-cell responses may help to develop novel treatment approaches. Therefore, we aimed to define new T-cell target genes in Ara h 2-specific T cells and to investigate the possibility of using them as biomarkers of peanut allergy in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). We performed whole mRNA array analysis (whole human genome oligo microarray) of in vitro expanded Ara h 2-specific T cells (CFSElowCD3+CD4+) from 5 peanut-allergic (PA) and 5 non-peanut-sensitized individuals. Expression of selected genes as a result of a two-step bioinformatic approach was confirmed in a second cohort by quantitative PCR. TGF-β- activated kinase 1 and MAP3K7 binding protein 3 (TAB3), calcium/calmodulin-dependent protein kinase type IV (CAMK4) and HemK methyltransferase family member 1 (HEMK1) were significantly upregulated in Ara h 2-specific T cells of PA patients. In addition, the expression of these genes was also assessed in unstimulated PBMCs from a cohort (n = 43) of PA, atopic non-PA, and nonatopic controls. Interestingly, in unstimulated PBMCs, TAB3 expression was significantly downregulated in PA patients compared to atopic non-PA individuals. Thus, TAB3 may play a significant role at the level of T-cell activation and may also be a candidate biomarker for PA.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».