MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215792846 · doi:10.1016/j.celrep.2021.110064

Pre-existing chromatin accessibility and gene expression differences among naive CD4+ T cells influence effector potential

2021· article· en· W3215792846 sur OpenAlexafffund
Dakota Rogers, Aditi Sood, HanChen Wang, Jasper J. P. van Beek, Thomas J. Rademaker, Patricio Artusa, C. L. Schneider, Connie Shen, Dylan C. Wong, Aanya Bhagrath, Marie‐Ève Lebel, Stephanie A. Condotta, Martin J. Richer, Andrew J. Martins, John S. Tsang, Luis B. Barreiro, Paul François, David Langlais, Heather J. Melichar, Johannes Textor, Judith N. Mandl

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensMcGill Genome CentreMcGill UniversityUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institutes of HealthUniversiteit UtrechtUniversité de MontréalUniversity of AlbertaMcGill UniversityCole FoundationCanadian Institutes of Health ResearchCompute CanadaInstitut de Recherche Clinique De MontréalCancer Research SocietyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Maryland
Mots-clésEffectorChromatinCell biologyGeneBiologyGene expressionComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CD4 + T cells have a remarkable potential to differentiate into diverse effector lineages following activation. Here, we probe the heterogeneity present among naive CD4 + T cells before encountering their cognate antigen to ask whether their effector potential is modulated by pre-existing transcriptional and chromatin landscape differences. Single-cell RNA sequencing shows that key drivers of variability are genes involved in T cell receptor (TCR) signaling. Using CD5 expression as a readout of the strength of tonic TCR interactions with self-peptide MHC, and sorting on the ends of this self-reactivity spectrum, we find that pre-existing transcriptional differences among naive CD4 + T cells impact follicular helper T (T FH ) cell versus non-T FH effector lineage choice. Moreover, our data implicate TCR signal strength during thymic development in establishing differences in naive CD4 + T cell chromatin landscapes that ultimately shape their effector potential.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell ReportsMême sujetImmunotherapy and Immune ResponsesTravaux en français237 207