Critical Role for SLAM/SAP Signaling in the Thymic Developmental Programming of IL-17– and IFN-γ–Producing γδ T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During thymic development, mouse γδ T cells commit to either an IFN-γ– or an IL-17–producing phenotype through mechanisms that remain unclear. In this study, we investigated the extent to which the SLAM/SAP signaling pathway regulates the functional programming of γδ T cells. Characterization of SLAM family receptor expression revealed that thymic γδ T cell subsets were each marked by distinct coexpression profiles of SLAMF1, SLAMF4, and SLAMF6. In the thymus, Vγ1 and Vγ4 T cells that exhibited an SLAMF1+SLAMF6+ double positive phenotype were largely contained within immature CD24+CD73− and CD24+CD73+ subsets, whereas SLAMF1 single positive, SLAMF6 single positive, or SLAMF1SLAMF6 double negative cells were found within mature CD24−CD73+ and CD24−CD73− subsets. In the periphery, SLAMF1 and SLAMF6 expression distinguished IL-17– and IFN-γ–producing γδ T cells, respectively. Disruption of SLAM family receptor signaling through deletion of SAP resulted in impaired thymic Vγ1 and Vγ4 T cell maturation at the CD24+CD73−SLAMF1+SLAMF6+ double positive stage that was associated with a decreased frequency of CD44+RORγt+ γδ T cells. Impaired development was in turn associated with decreased γδ T cell IL-17 and IFN-γ production in the thymus as well as in peripheral tissues. The role for SAP was subset-specific, as Vγ1Vδ6.3, Vγ4, Vγ5, but not Vγ6 subsets were SAP-dependent. Together, these data suggest that the SLAM/SAP signaling pathway plays a larger role in γδ T cell development than previously appreciated and represents a critical checkpoint in the functional programming of both IL-17– and IFN-γ–producing γδ T cell subsets.
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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) | 0,001 | 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 ».