Arkadia-SKI/SnoN signaling differentially regulates TGF-β–induced iTreg and Th17 cell differentiation
Notice bibliographique
Résumé
TGF-β signaling is fundamental for both Th17 and regulatory T (Treg) cell differentiation. However, these cells differ in requirements for downstream signaling components, such as SMAD effectors. To further characterize mechanisms that distinguish TGF-β signaling requirements for Th17 and Treg cell differentiation, we investigated the role of Arkadia (RNF111), an E3 ubiquitin ligase that mediates TGF-β signaling during development. Inactivation of Arkadia in CD4+ T cells resulted in impaired Treg cell differentiation in vitro and loss of RORγt+FOXP3+ iTreg cells in the intestinal lamina propria, which increased susceptibility to microbiota-induced mucosal inflammation. In contrast, Arkadia was dispensable for Th17 cell responses. Furthermore, genetic ablation of two Arkadia substrates, the transcriptional corepressors SKI and SnoN, rescued Arkadia-deficient iTreg cell differentiation both in vitro and in vivo. These results reveal distinct TGF-β signaling modules governing Th17 and iTreg cell differentiation programs that could be targeted to selectively modulate T cell functions.
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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 | 0,001 | 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 ».