Differential effect of GITR on lung effector T cell subpopulations during influenza infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Influenza remains an important global threat. Tissue resident memory T cells (Trm) are critical in protection against influenza, and it is important to identify key mechanisms regulating their formation and persistence. GITR, an NF-κB activating TNFR family member, is required on CD8 T cells for maximal responses against influenza. Our recent work (Mucosal Immunology, doi:10.1038/s41385-018-0105-5) provided evidence that GITRL on monocyte-derived inflammatory APCs provides crucial signals through GITR on T cells in the lung tissue (termed Signal 4), allowing effector T cell accumulation and optimal Trm formation during influenza infection in mice. During influenza infection, responding lung T cells are heterogeneous, some will give rise to terminally differentiated effector cells, while others will become Trm. It remains unknown how GITR affects these subpopulations. To address this issue, we characterized these CD8 T cell subsets using markers Ly6C, KLRG1, T-bet, and the chemokine receptor CX3CR1. By staining with Ly6C and CX3CR1, we identified three different CD8 T cell subsets with differential expression of Ly6C and CX3CR1 (Ly6ChiCX3CR1 hi, Ly6ChiCX3CR1 lo, Ly6CloCX3CR1 lo). Ly6ChiCX3CR1 hi CD8 T cell subset likely represents the most terminally differentiated effector cells as they have the highest expression of KLRG1 and T-bet. Using the adoptive transfer of transgenic OT-I cells, we discovered that there is a larger loss of the Ly6CloCX3CR1 loCD8 T cell in the absence of GITR when compared to the other two subsets. We are currently investigating which of the three subsets give rise to the lung Trm population after influenza infection and the timing and nature of the GITR-dependent signals involved. Funded by CIHR:FDN143250
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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) | 0,001 | 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 ».