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Enregistrement W4213326377 · doi:10.1186/s12979-022-00269-w

CD161 expression defines new human γδ T cell subsets

2022· article· en· W4213326377 sur OpenAlexaff
Amali Karunathilaka, Samuel Halstrom, Patricia Price, Michael P. Holt, Viviana P. Lutzky, Denise L. Doolan, Andreas Kupz, Scott C. Bell, Rachel Thomson, John J. Miles, Champa N. Ratnatunga

Notice bibliographique

RevueImmunity & Ageing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleNational Health and Medical Research CouncilCurtin University of TechnologyRebecca L. Cooper Medical Research Foundation
Mots-clésImmunologyImmunosenescenceCluster of differentiationPhenotypeImmune systemPopulationCD8BiologyEffectorFlow cytometryBronchiectasisImmunophenotypingCellMedicineGeneticsLungInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract γδ T cells are a highly versatile immune lineage involved in host defense and homeostasis, but questions remain around their heterogeneity, precise function and role during health and disease. We used multi−parametric flow cytometry, dimensionality reduction, unsupervised clustering, and self-organizing maps (SOM) to identify novel γδ T cell naïve/memory subsets chiefly defined by CD161 expression levels, a surface membrane receptor that can be activating or suppressive. We used middle-to-old age individuals given immune blockade is commonly used in this population. Whilst most Vδ1+subset cells exhibited a terminal differentiation phenotype, Vδ1−subset cells showed an early memory phenotype. Dimensionality reduction revealed eight γδ T cell clusters chiefly diverging through CD161 expression with CD4 and CD8 expression limited to specific subpopulations. Comparison of matched healthy elderly individuals to bronchiectasis patients revealed elevated Vδ1+terminally differentiated effector memory cells in patients potentially linking this population with chronic proinflammatory disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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