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Enregistrement W4292227882 · doi:10.1101/2022.08.17.503789

Polymorphic KIR3DL3 expression modulates tissue-resident and innate-like T cells

2022· preprint· en· W4292227882 sur OpenAlexaff
William Palmer, Laura Ann Leaton, Ana Campos Codo, Patrick S. Hume, Bergren W. Crute, Matthew L. Stone, Adrie van Bokhoven, Richard P. Tobin, Martin D. McCarter, William J. Janssen, James Roest, Shiying Zhu, Jan Petersen, J.P. Vivian, Jamie Rossjohn, John Trowsdale, Andrew Getahun, John C. Cambier, Liyen Loh, Paul J. Norman

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesCancer Center, University of ColoradoNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesEuropean CommissionNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésBiologyFlow cytometryCD8T-cell receptorCell biologyPhenotypeReceptorHuman leukocyte antigenTranscriptomeDownregulation and upregulationCytotoxic T cellGeneT cellMolecular biologyImmune systemImmunologyGene expressionGeneticsIn vitroAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most human killer cell immunoglobulin-like receptors (KIR) are expressed by Natural Killer (NK) cells and recognize HLA class I molecules as ligands. Uniquely, KIR3DL3 is a conserved but polymorphic inhibitory KIR recognizing a B7 family ligand, HHLA2, and is implicated for immune checkpoint targeting. Because the expression profile and biological function of KIR3DL3 remained elusive, we searched extensively for KIR3DL3 transcripts, revealing expression is highly enriched in γδ and CD8+ T cells rather than NK cells. These KIR3DL3 expressing cells are rare in the blood and thymus, but more common in the lungs and digestive tract. High resolution flow cytometry and single cell transcriptomics showed that peripheral blood KIR3DL3+ T cells have an activated transitional memory phenotype and are hypofunctional. The TCR usage is biased towards genes from early rearranged TCR-α variable segments or Vδ1 chains. Whereas we detected no impact of KIR3DL3 polymorphism on ligand binding, variants in the proximal promoter and at residue 86 can reduce expression. Together, we demonstrate that KIR3DL3 is upregulated in response to unconventional T cell stimulation and that individuals may vary in their ability to express KIR3DL3. These results have implications for the personalized targeting of KIR3DL3/HHLA2 checkpoint inhibition.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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