MicroRNA-21 in Natural Killer T cell α-galactosylceramide activation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural Killer T (NKT) cells are innate-like lymphocytes that rapidly produce cytokines upon activation. However, following primary stimulation with the potent ligand α-galactosylceramide (αGC), NKT cells become hyporesponsive, defined as a severe reduction in effector cytokines upon re-stimulation. The purpose of this project is to investigate the role of microRNAs (miRNAs) during NKT cell transition from effector response, expansion and hyporesponsiveness. MiRNAs are ~22bp non-coding RNAs that associate with the RNA-induced silencing complex (RISC) to inhibit the translation of target transcripts. We performed a Nanostring microRNA analysis to determine global expression of microRNAs in NKT cells after α-GC stimulation. MicroRNA-21 (miR-21) was found to be highly upregulated in splenic NKT cells at 3-hours, 3-day, and 30-days post-activation compared to unstimulated controls. Our preliminary data show that MiR-21KO/KO splenic and liver NKT cells have a lower frequency at day-3 compared to WT-littermate controls. We hypothesize that miR-21 regulates the NKT cell transition from activation to hyporesponsiveness and that miR-21KO/KO NKT cells exhibit an interrupted hyporesponsive state.
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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 | 0,000 |
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 ».