CD56-negative NK cells: Frequency in peripheral blood, expansion during HIV-1 infection, functional capacity, and KIR expression
Notice bibliographique
Résumé
Human NK cells are usually defined as CD3-CD56+lymphocytes. However, a CD56-CD16+(CD56neg) lymphocyte population that displays NK-associated markers expands during chronic viral infections such as HIV-1 and HCV, and, to lesser extent, in herpesvirus infections. This CD56neg NK cell subset has been understudied because it requires the exclusion of other lymphocytes to accurately identify its presence. Many questions remain regarding the origin, development, phenotype, and function of the CD56neg NK cell population. Our objective was to determine the frequency of this NK subset in healthy controls and its alteration in viral infections by performing a meta-analysis. In addition to this, we analyzed deposited CyTOF and scRNAseq datasets to define the phenotype and subsets of the CD56neg NK cell population, as well as their functional variation. We found in 757 individuals, from a combined 28 studies and 6 datasets, that the CD56neg subset constitutes 5.67% of NK cells in healthy peripheral blood, while HIV-1 infection increases this population by a mean difference of 10.69%. Meta-analysis of surface marker expression between NK subsets showed no evidence of increased exhaustion or decreased proliferation within the CD56neg subset. CD56neg NK cells have a distinctive pattern of KIR expression, implying they have a unique potential for KIR-mediated education. A perforin-CD94-NKG2C-NKp30-CD56neg population exhibited different gene expression and degranulation responses against K562 cells compared to other CD56neg cells. This analysis distinguishes two functionally distinct subsets of CD56neg NK cells. They are phenotypically diverse and have differing capacity for education by HLA class-I interactions with KIRs.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».