T cell-selective deletion of Oct1 protects animals from autoimmune neuroinflammation while maintaining neurotropic pathogen response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T cells, the transcription factor Oct1/Pou2f1 is a dispensable transcription factor for T cell development and response to primary infection, but promotes expression of target genes, including Il2 and Ifng, under conditions of antigen reencounter. As a result, they are more strongly expressed upon secondary stimulation. Such repeated antigen encounters occur in memory recall responses, in autoimmunity where self-antigen can be recognized multiple times, and in chronic infection where foreign antigen is persistent. Based on these previous findings, we hypothesized that Oct1 loss would protect animals from autoimmunity but maintain normal responses to pathogens in the CNS. OBJECTIVE: We used a conditional mouse Oct1 (Pou2f1) allele and a CD4-Cre driver to determine the effect of T cell-specific Oct1 loss on autoimmune- and viral-induced neuroinflammation using an autoantigen-driven EAE model of autoimmunity and a JHMV model of viral infection. RESULTS: T cells stimulated in vitro showed increased expression of markers associated with T cell anergy, particularly in the absence of co-stimulatory signals. In contrast, anti-viral T cell effector functions are intact in the absence of Oct1, with no changes in neuroinflammation, infiltrating T cells or cytokine production. CONCLUSION: Our findings uncover a significant difference between the effect of Oct1 loss on autoimmune and anti-pathogen responses, which potentially could be exploited for therapeutic benefit.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».