The tumor necrosis factor superfamily member RANKL suppresses effector cytokine production in group 3 innate lymphoid cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While signals that activate group 3 innate lymphoid cells (ILC3s) have been described, the factors that negatively regulate these cells are less well understood. Here we found that the tumor necrosis factor (TNF) superfamily member receptor activator of nuclear factor kB ligand (RANKL) suppressed ILC3 activity in the intestine. Deletion of RANKL in ILC3s and T cells increased C-C motif chemokine receptor 6 (CCR6)+ ILC3 abundance and enhanced production of interleukin-17A (IL-17A) and IL-22 in response to IL-23 and during infection with the enteric murine pathogen Citrobacter rodentium. Additionally, CCR6+ ILC3s produced higher amounts of the master transcriptional regulator RORγt at steady state in the absence of RANKL. RANKL-mediated suppression was independent of T cells, and instead occurred via interactions between CCR6+ ILC3s that expressed both RANKL and its receptor, RANK. Thus, RANK-RANKL interactions between ILC3s regulate ILC3 abundance and activation, suggesting that cell clustering may control ILC3 activity.
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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 | 0,001 |
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 ».