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Enregistrement W4281401039 · doi:10.1155/2022/7972039

Differential Regulation of NK Cell Receptors in Acute Lymphoblastic Leukemia

2022· article· en· W4281401039 sur OpenAlexfundno aff
Le Jie Lee, Norfarazieda Hassan, Siti Zuleha Idris, Suresh Kumar, Heng Fong Seow, Norhafizah Mohtaruddin, Kian Meng Chang, Raudhawati Osman, Hishamshah Mohd Ibrahim, Sheila Nathan, Maha Abdullah

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Putra MalaysiaMinistry of Health, British ColumbiaMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésLymphoblastic LeukemiaReceptorDifferential (mechanical device)LeukemiaCancer researchImmunologyBiologyMedicineInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer immunotherapies are preferred over conventional treatments which are highly cytotoxic to normal cells. Focus has been on T cells but natural killer (NK) cells have equal potential. Concepts in cancer control and influence of sex require further investigation to improve successful mobilization of immune cells in cancer patients. Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is a hematological malignancy mainly of B cell (B-ALL) and T cell (T-ALL) subtypes. Influence of ALL on NK cell is still unclear. Targeted next-generation sequencing was conducted on 62 activating/inhibitory receptors, ligands, effector, and exhaustion molecules on T-ALL (6 males) and normal controls (NC) (4 males and 4 females). Quantitative PCR (q-PCR) further investigated copy number variation (CNV), methylation index (MI), and mRNA expression of significant genes in T-ALL (14 males), NC (12 males and 12 females), and B-ALL samples ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>N</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>12</a:mn> </a:math> males and 12 females). Bioinformatics revealed unique variants particularly rs2253849 (T&gt;C) in KLRC1 and rs1141715 (A&gt;G) in KLRC2 only among T-ALL (allele frequency 0.8-1.0). Gene amplification was highest in female B-ALL compared to male B-ALL (KLRC2, KLRC4, and NCR3, <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo>&lt;</c:mo> <c:mn>0.05</c:mn> </c:math> ) and lowest in male T-ALL cumulating in deletion of KLRD1 and CD69. MI was higher in male ALL of both subtypes compared to normal (KIR2DL1-2 and 4 and KIR2DS2 and 4, <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>p</e:mi> <e:mo>&lt;</e:mo> <e:mn>0.05</e:mn> </e:math> ) as well as to female B-ALL (KIR3DL2 and KIR2DS2, <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>p</g:mi> <g:mo>&lt;</g:mo> <g:mn>0.05</g:mn> </g:math> ). mRNA expressions were low. Thus, ALL subtypes potentially regulated NK cell suppression by different mechanisms which should be considered in future immunotherapies for ALL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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