A single amino acid residue of CDR3β alters the antigenicity and autoreactivity of human invariant natural killer T cell receptors (IRM7P.707)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detection of human invariant natural killer T (iNKT) cells relies on staining for their T cell receptor (TCR), invariant Vα24 TCRα chain paired with semi-variant Vβ11 TCRβ chain, or α-GalCer-CD1d tetramer. It has been assumed that all Vα24+ iNKT cells are stained with similar intensity by anti-Vα24 mAbs, clones C15 and 6B11, regardless of the hypervariable Vβ11 CDR3β sequences. By analyzing a large panel of autoreactive human iNKT TCRs, we found that TCRs encoding CASR at the start of CDR3β were stained with significantly lower intensity by C15 than those encoding CASS. Substitution of S to R at the fourth CDR3β residue was sufficient to diminish staining intensity by anti-Vα24 mAbs. Interestingly, the autoreactivity was also reduced in the TCRs encoding CASR. Importantly, α-GalCer tetramer positive population of human primary T cells presented low and high intensity subsets when stained with anti-Vα24 mAbs. Vβ11 TCRβ chains were cloned from each sorted population, and the Vα24 low population contained a significantly higher frequency of Vβ11 TCRs encoding CASR compared to the Vα24 high population. Therefore, human iNKT TCRs encoding CASR may falsely be negative when stained with anti-Vα24 mAbs, which underestimate the frequency of bona fide Vα24+ iNKT cells. Our data demonstrate that the fourth CDR3β amino acid residue affects iNKT TCR autoreactivity and binding of anti-Vα24 mAbs, suggesting that the CDR3β sequence alters the structural conformation of the Vα24 TCRα chain.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».