Temporal, TCR signal strength, and Notch signaling requirements for γδ T-cell functional programming and execution <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract γδ T-cells are critical mediators of both protective and destructive immunity. In this study, we aimed to understand how ontogeny, T-cell receptor (TCR) signal strength, and Notch signaling dictate γδ T-cell functional programming and execution. We employed RBPJ-inducible (RBPJind) mice, which enabled control of the initiation and duration of Notch responsiveness in hematopoietic cells. Our results revealed that generation of γδ T-cell IL-17 producers occurred more readily during fetal life. However, while generation of lymph node IL-17 producers occurred exclusively during fetal life, generation of lung IL-17 producers still occurred postnatally. Using KN6-transgenic (KN6tg) and RBPJind mice, we observed that strong TCR signals programmed γδ T-cells towards the IL-4 fate. Conversely, weak TCR signals programmed γδ T-cells towards the IL-17 fate, and was required for the generation of innate-like IL-17 producers. Notch signaling played a role in promoting the IL-4 fate but, contrary to previous reports, did not play a role in dictating the IL-17 fate. To investigate the role of ontogeny and Notch signaling in the ability of lung γδ T-cells to execute their IL-17 function during infection, we employed an M. tuberculosis model using trehalose dimycolate (TDM). We show that fetal-derived γδ T-cells produced IL-17 in response to TDM while adult-derived γδ T-cells did not. Notch was dispensable for the fetal-derived lung γδ T-cells to produce IL-17, contrary to previous reports suggesting that Notch was required in the periphery for γδ T-cell IL-17 production. Taken together, this study revealed the precise temporal, TCR signal strength, and Notch signaling requirements for γδ T-cell functional programming and execution in vivo.
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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 | 0,001 |
| 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 ».