CD5 levels define functionally heterogeneous populations of naïve human CD4 <sup>+</sup> T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies in murine models show that subthreshold TCR interactions with self‐peptide are required for thymic development and peripheral survival of naïve T cells. Recently, differences in the strength of tonic TCR interactions with self‐peptide, as read‐out by cell surface levels of CD5, were associated with distinct effector potentials among sorted populations of T cells in mice. However, whether CD5 can also be used to parse functional heterogeneity among human T cells is less clear. Our study demonstrates that CD5 levels correlate with TCR signal strength in human naïve CD4 + T cells. Further, we describe a relationship between CD5 levels on naïve human CD4 + T cells and binding affinity to foreign peptide, in addition to a predominance of CD5 hi T cells in the memory compartment. Differences in gene expression and biases in cytokine production potential between CD5 lo and CD5 hi naïve human CD4 + T cells are consistent with observations in mice. Together, these data validate the use of CD5 surface levels as a marker of heterogeneity among human naïve CD4 + T cells with important implications for the identification of functionally biased T‐ cell populations that can be exploited to improve the efficacy of adoptive cell therapies.
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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) | 0,002 | 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 ».