Influence of Type I Interferons in Gammaherpesvirus-68 and Its Influence on EAE Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus (EBV) has been identified as a putative trigger of multiple sclerosis (MS). Previously, we reported that mice latently infected with murine gammaherpesvirus 68 (γHV-68), the murine homolog to EBV, and induced for experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), developed an enhanced disease more reminiscent of MS. These prior results showed that expression of CD40 on CD11b+CD11c+ cells in latently infected mice was required to prime the strong Th1 response driving disease as well as decreasing Treg frequencies in the periphery and CNS. Subsequent work demonstrated that transfer of B cells from latently infected mice was sufficient to enhance disease. Herein, we show that B cells from infected mice do not need type I IFN signaling to drive a strong Th1 response, yet are important in driving infiltration of the CNS by CD8+ T cells. Given the importance of type I IFNs in MS, we used IFNARko mice in order to determine if type I IFN signaling was important in the enhancement of EAE in latently infected mice. We found that while type I IFNs are important for the control of γHV-68 infection and maintenance of latency, they do not have a direct effect in the development of enhanced EAE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».