T-cell Receptor Is a Threshold Detector: Sub- and Supra-Threshold Stochastic Resonance in TCR-MHC Clusters on the Cell Surface
Notice bibliographique
Résumé
Stochastic resonance in clusters of major histocompatibility molecules is extended by a more detailed description of adaptive thresholding and by applying the notion of suprathreshold stochastic resonance as a stochastically quantizing encoder of transmembrane signaling downstream of major histocompatibility molecules and T-cell receptors on the side of presenting and recognizing cells, respectively. The adaptive nature of thresholding is partly explained by a mirroring of the noncognate-cognate dichotomy shown by the T-cell receptor structure and the kinetic-segregation model of the onset of T-cell receptor triggering. Membrane clusters of major histocompatibility molecules and T-cell receptors on their host cells are envisioned as places of the temporal encoding of downstream signals via the suprathreshold stochastic resonance process. The ways of optimization of molecular prostheses, such as chimeric antigen receptors against cancer in transmembrane signaling, are suggested in the framework of suprathreshold stochastic resonance. The analogy between Förster resonance energy transfer and suprathreshold stochastic resonance for information transfer is also discussed. The overlap integral for energy transfer parallels the mutual information transferred by suprathreshold stochastic resonance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».