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Enregistrement W4313423621 · doi:10.4049/jimmunol.208.supp.44.15

Investigating immune tolerance: characterization of immunoregulatory DN T cells

2022· article· en· W4313423621 sur OpenAlexaffabout
Sarah Pasquin, Adam‐Nicolas Pelletier, Félix Lombard‐Vadnais, Geneviève Chabot‐Roy, Roxanne Collin, Lise Coderre, Sylvie Lesage

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)Université de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellBiologyImmune systemInterleukin 21T cellCD8Natural killer T cellCell biologyIL-2 receptorZAP70ImmunologyCytokineCD28In vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autoimmunity results from defects in immune tolerance pathways that impair the capacity of immune cells to distinguish between self and non-self. One of these immune tolerance processes involves immunoregulatory TCRαβ+ CD4− CD8− double negative T cells (DN T). Indeed, DN T cells protect from autoimmune pathologies and graft rejection in mice. Similarly, high DN T cell numbers correlate with a low incidence of chronic graft-versus-host disease in humans, an autoimmune-like pathology. While the thymic differentiation process of DN T cells was recently described, the function of these unconventional T cells is still poorly documented. To characterize DN T cells, we performed bulk RNA sequencing on CD4, CD8, γδ and DN T cells isolated from mouse spleen. Comparison of the transcriptome profiles revealed that DN T cells express a unique signature. Moreover, following in vitro stimulation, we find that DN T cells also present a distinct cytokine secretion pattern. Interestingly, we observed a lower induction of CD69, LAG-3 and PD-1 on DN T cells in comparison to CD4 and CD8 T cells, whereas LCK phosphorylation is unabated. DN T cell proliferation in mixed lymphocyte reactions is also lower than that of CD4 and CD8 T cells. Overall, our transcriptomic and cytokine analyses clearly identify DN T cells as a unique T cell subset. Moreover, while DN T cells do not express an exhaustion profile, they are more refractory to in vitro T cell stimulation than conventional T cells. A better characterization of DN T cell function will help conceive novel immunotherapies to treat autoimmune diseases. Supported by the Canadian Institutes of Health Research - PJT 159603. S.P. was supported by a postdoctoral CIHR fellowship

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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