Abortive γδTCR rearrangements suggest ILC2s are derived from T-cell precursors
Notice bibliographique
Résumé
Innate lymphoid cells (ILCs) are a recently identified subset of leukocytes that play a central role in pathogen surveillance and resistance, modulation of immune response, and tissue repair. They are remarkably similar to CD4+ T-helper subsets in terms of function and transcription factors required for their development but are distinguished by their lack of antigen-specific receptors. Despite their similarities, the absence of a surface T-cell receptor (TCR) and presence of ILCs and precursors in adult bone marrow has led to speculation that ILCs and T cells develop separately from lineages that branch at the point of precursors within the bone marrow. Considering the common lineage markers and effector cytokine profiles shared between ILCs and T cells, it is surprising that the status of the TCR loci in ILCs was not fully explored at the time of their discovery. Here, we demonstrate that a high proportion of peripheral tissue ILC2s have TCRγ chain gene rearrangements and TCRδ locus deletions. Detailed analyses of these loci show abundant frameshifts and premature stop codons that would encode nonfunctional TCR proteins. Collectively, these data argue that ILC2 can develop from T cells that fail to appropriately rearrange TCR genes, potentially within the thymus.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».