Ontogenic timing, T cell receptor signal strength, and Notch signaling direct γδ T cell functional differentiation in vivo
Notice bibliographique
Résumé
γδ T cells form an integral arm of the immune system and are critical during protective and destructive immunity. However, how γδ T cells are functionally programmed in vivo remains unclear. Here, we employ RBPJ-inducible and KN6-transgenic mice to assess the roles of ontogenic timing, T cell receptor (TCR) signal strength, and Notch signaling. We find skewing of Vγ1+ cells toward the PLZF+Lin28b+ lineage at the fetal stage. Generation of interleukin-17 (IL-17)-producing γδ T cells is favored during, although not exclusive to, the fetal stage. Surprisingly, Notch signaling is dispensable for peripheral γδ T cell IL-17 production. Strong TCR signals, together with Notch, promote IL-4 differentiation. Conversely, less strong TCR signals promote Notch-independent IL-17 differentiation. Single-cell transcriptomic analysis reveals differential programming instilled by TCR signal strength and Notch for specific subsets. Thus, our results precisely define the roles of ontogenic timing, TCR signal strength, and Notch signaling in γδ T cell functional programming in vivo.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,015 | 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 tête enseignante, 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 ».