MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4206946700 · doi:10.3410/f.739532974.793585242

Faculty Opinions recommendation of BACH2 enforces the transcriptional and epigenetic programs of stem-like CD8+ T cells.

2021· dataset· en· W4206946700 sur OpenAlexaff
Wilfred A. Jefferies, Hazel Cui

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellEpigeneticsCD8BiologyCancer researchCell biologyGeneticsGeneImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During chronic infection and cancer, a self-renewing CD8+ T cell subset maintains long-term immunity and is critical to the effectiveness of immunotherapy. These stem-like CD8+ T cells diverge from other CD8+ subsets early after chronic viral infection. However, pathways guarding stem-like CD8+ T cells against terminal exhaustion remain unclear. Here, we show that the gene encoding transcriptional repressor BACH2 is transcriptionally and epigenetically active in stem-like CD8+ T cells but not terminally exhausted cells early after infection. BACH2 overexpression enforced stem-like cell fate, whereas BACH2 deficiency impaired stem-like CD8+ T cell differentiation. Single-cell transcriptomic and epigenomic approaches revealed that BACH2 established the transcriptional and epigenetic programs of stem-like CD8+ T cells. In addition, BACH2 suppressed the molecular program driving terminal exhaustion through transcriptional repression and epigenetic silencing. Thus, our study reveals a new pathway that enforces commitment to stem-like CD8+ lineage and prevents an alternative terminally exhausted cell fate. PMID: 33574619 Funding information This work was supported by: NIAID NIH HHS, United States Grant ID: R01 AI105343 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA AI001240 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: P01 AI108545 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA BC011480 NIA NIH HHS, United States Grant ID: R00 AG056524 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA AR041159 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA AR041167 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: R01 AI115712 NIA NIH HHS, United States Grant ID: K99 AG056524 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: U19 AI082630 NCI NIH HHS, United States Grant ID: F99 CA234842 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA NS003112 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA DK075149 NCI NIH HHS, United States Grant ID: P01 CA210944 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA AR041106 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA NS003111 NCI NIH HHS, United States Grant ID: K00 CA234842 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: P01 AI112521 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: U19 AI117950 Intramural NIH HHS, United States Grant ID: ZIA AI001241 More Less keyboard_arrow_down

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4750,159

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature→Même sujetCancer Immunotherapy and Biomarkers→Travaux en français237 207→