T-Cell–Specific PTPN2 Deficiency in NOD Mice Accelerates the Development of Type 1 Diabetes and Autoimmune Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies have identified PTPN2 as an important non-MHC gene for autoimmunity. Single nucleotide polymorphisms that reduce PTPN2 expression have been linked with the development of various autoimmune disorders, including type 1 diabetes. The tyrosine phosphatase PTPN2 attenuates T-cell receptor and cytokine signaling in T cells to maintain peripheral tolerance, but the extent to which PTPN2 deficiency in T cells might influence type 1 diabetes onset remains unclear. NOD mice develop spontaneous autoimmune type 1 diabetes similar to that seen in humans. In this study, T-cell PTPN2 deficiency in NOD mice markedly accelerated the onset and increased the incidence of type 1 diabetes as well as that of other disorders, including colitis and Sjögren syndrome. Although PTPN2 deficiency in CD8+ T cells alone was able to drive the destruction of pancreatic β-cells and the onset of diabetes, T-cell–specific PTPN2 deficiency was also accompanied by increased CD4+ T-helper type 1 differentiation and T-follicular-helper cell polarization and increased the abundance of B cells in pancreatic islets as seen in human type 1 diabetes. These findings causally link PTPN2 deficiency in T cells with the development of type 1 diabetes and associated autoimmune comorbidities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».