Quantifying the unanticipated diversity of the human NK cell repertoire (P1456)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Like their T and B lymphocyte counterparts, natural killer (NK) cells exist in small and specialized subpopulations. However, while T and B cell repertoire diversity is generated primarily through DNA rearrangement to produce a single antigen-specific receptor, the diversity of the NK cell repertoire is determined by the expression of a spectrum of activating and inhibitory receptors. To evaluate the human NK cell repertoire on a single-cell basis, we simultaneously measured more than 25 NK cell receptors in the peripheral blood of 22 healthy individuals via mass cytometry. We used Boolean gating to classify cellular phenotypes. Based on the Simpson index, an ecological measure designed to quantify population diversity, we found that total NK cell repertoire diversity was approximately normally distributed across individuals. Using rarefaction curves and non-parametric species estimators, we calculate the expansiveness of the NK cell repertoire at a minimum of 100,000 unique phenotypes. Furthermore, within an individual, the ex vivo addition of the homeostatic cytokine IL-15 biased the repertoire toward highly common and uncommon phenotypes, increasing the total population richness but decreasing the overall diversity. These data show, for the first time, that the receptor-based NK cell repertoire is exquisitely diverse. They further suggest an optimal baseline diversity that is highly sensitive to optimization by exogenous factors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».