Positive selection of immune repertoires: A short further history
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the negative selection of self-reacting cells from immune repertoires was easily recognized since it would militate against autoimmune disease. However, while the existence of positive selection in the auditioning of newly formed immune cells is now recognized, it is taking longer to understand its role. With the removal or suppression by negative selection of a subset of immune cells that self-react, would the specificities of remaining immune cells range widely to confront the universe of 'non-self' antigens, including some borne by potential microbial pathogens? Alternatively, from among those remaining immune cells, could some be picked out (positively selected) based on 'advanced knowledge' of some character likely to be common to those pathogens? To exploit 'holes' created by negative selection, it was predicted that pathogens would attempt to mimic their hosts by progressive stepwise mutation towards host 'self'-a process entailing passage through a host anti-'near-self-reactivity' arena. Anticipating this, those hosts that over evolutionary time 'learned' to positively select from developing immune repertoires, cells with reactivities against 'near-self', would be advantaged by natural selection. The benefits of this narrowing of the range of host immune reactivities are now clearer and may solve Burnet's paradox, which concerns the ability of an organism's immune cells to attack its own cancer cells. However, while supporting this in the context of T cell immunity, Manczinger and his colleagues now suggest that some wily pathogens may be exploiting their hosts' narrow defence foci by 'seeking', through mutation, dissimilarity from host 'self'.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».