Instructional role of ligand in γδ T cell lineage commitment (153.42)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The processes that influence alphabeta versus gammadelta T cell lineage commitment are not well defined. Evidence suggests that strength and duration of TCR signaling during T cell development can directly influence fate decisions, irrespective of the TCR isotype. Accordingly, T cell progenitors expressing a gammadelta TCR can be directed toward the alphabeta lineage when signaling through the TCR is attenuated. Previously, we showed that KN6 gammadelta TCR transgenic thymocytes can be directed to the alphabeta lineage when the KN6 TCR ligand, T-10/22, is eliminated. Here we investigate the impact of ligand affinity on cell fate as well as whether it regulates fate selection instructively or stochastically. These issues are addressed in vitro using the OP9 stromal cell model where ligand expression can be manipulated. Our data suggest that differences in ligand expression and affinity are important determinants in fate selection. Moreover, ligand appears to be influencing lineage-fate in an instructional manner and is associated with characteristic changes in gene expression. Understanding how modulating TCR signaling affects T cell lineage commitment will provide insight into pathways that control fate decisions of developing alphabeta or gammadelta T cells.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».