In vivo CRISPR screens reveal a HIF-1α-mTOR-network regulates T follicular helper versus Th1 cells
Notice bibliographique
Résumé
T follicular helper (Tfh) cells provide signals to initiate and maintain the germinal center (GC) reaction and are crucial for the generation of robust, long-lived antibody responses, but how the GC microenvironment affects Tfh cells is not well understood. Here we develop an in vivo T cell-intrinsic CRISPR-knockout screen to evaluate Tfh and Th1 cells in an acute viral infection model to identify regulators of Tfh cells in their physiological setting. Using a screen of druggable-targets, alongside genetic, transcriptomic and cellular analyses, we identify a function of HIF-1α in suppressing mTORC1-mediated and Myc-related pathways, and provide evidence that VHL-mediated degradation of HIF-1α is required for Tfh development; an expanded in vivo CRISPR screen reveals multiple components of these pathways that regulate Tfh versus Th1 cells, including signaling molecules, cell-cycle regulators, nutrient transporters, metabolic enzymes and autophagy mediators. Collectively, our data serve as a resource for studying Tfh versus Th1 decisions, and implicate the VHL-HIF-1α axis in fine-tuning Tfh generation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».