Utilization of Stable Isotope Tail-Vein Infusion to Assess Glutamine Utilization by Physiologically Activated CD8+ T cells in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metabolic reprogramming is an essential part of the T cell activation program. Upon activation, T cells undergo dramatic rewiring of their metabolic pathways to promote ATP production and biosynthesis sufficient to support the rapid exponential growth of antigen-specific T cells. The metabolic profile of T cells is shaped by both cell-intrinsic factors, such as genetics and receptor-mediated signaling, and environmental conditions, such as nutrient availability. However, our understanding of T cell metabolism has largely been shaped by studies in vitro, where oxygen and nutrients are in excess. Here, we combined bioenergetic profiling and 13C-glutamine infusion techniques to investigate the metabolism of CD8+ T cells responding to Listeria infection. Similar to in vitro-activated T cells, glutamine is a prominent source of fuel for the TCA cycle during early expansion (3 dpi). However, at later timepoints of infection (6 dpi), the use of glutamine is substantially decreased by Teff cells. Similar to the observation of decreased glucose usage by T cells over the course of infection (Ma et al Immunity 2019). Our data suggests a dynamic flexibly in nutrient usage by T cells in vivo to fuel the different phases of T cell functions, from the early T cell response (3 dpi) to the late (6 dpi). Our work highlights the differences in T cell metabolism in vivo compared to in vitro cultures and a new method to study T cell nutrient utilization 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».