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Enregistrement W4288074569 · doi:10.3389/fimmu.2022.924311

Structural plasticity in I-Ag7 links autoreactivity to hybrid insulin peptides in type I diabetes

2022· article· en· W4288074569 sur OpenAlexafffund
Elena Erausquin, Pau Serra, Daniel Parras, Pere Santamaría, Jacinto López‐Sagaseta

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésType 1 diabetesInsulinType 2 diabetesMedicineDiabetes mellitusImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently provided evidence for promiscuous recognition of several different hybrid insulin peptides (HIPs) by the highly diabetogenic, I-Ag7-restricted 4.1-T cell receptor (TCR). To understand the structural determinants of this phenomenon, we solved the structure of an agonistic HIP/I-Ag7complex, both in isolation as well as bound to the 4.1-TCR. We find that HIP promiscuity of the 4.1-TCR is dictated, on the one hand, by an amino acid sequence pattern that ensures I-Ag7binding and, on the other hand, by the presence of three acidic residues at positions P5, P7 and P8 that favor an optimal engagement by the 4.1-TCR’s complementary determining regions. Surprisingly, comparison of the TCR-bound and unbound HIP/I-Ag7structures reveals that 4.1-TCR binding triggers several novel and unique structural motions in both the I-Ag7molecule and the peptide that are essential for docking. This observation indicates that the type 1 diabetes-associated I-Ag7molecule is structurally malleable and that this plasticity allows the recognition of multiple peptides by individual TCRs that would otherwise be unable to do so.

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 seuil0,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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