Interaction between γδTCR signaling and the E protein‐Id axis in γδ T cell development
Notice bibliographique
Résumé
γδ T cells acquire their functional properties in the thymus, enabling them to exert rapid innate-like responses. To understand how distinct γδ T cell subsets are generated, we have developed a Two-Stage model for γδ T cell development. This model is predicated on the finding that γδTCR signal strength impacts E protein activity through graded upregulation of Id3. Our model proposes that cells enter Stage 1 in response to a γδTCR signaling event in the cortex that activates a γδ T cell-specific gene network. Part of this program includes the upregulation of chemokine receptors that guide them to the medulla. In the medulla, Stage 1 cells receive distinct combinations of γδTCR, cytokine, and/co-stimulatory signals that induce their transit into Stage 2, either toward the γδT1 or the γδT17 lineage. The intersection between γδTCR and cytokine signals can tune Id3 expression, leading to different outcomes even in the presence of strong γδTCR signals. The thymic signaling niches required for γδT17 development are segregated in time and space, providing transient windows of opportunity during ontogeny. Understanding the regulatory context in which E proteins operate at different stages will be key in defining how their activity levels impose functional outcomes.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».