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Enregistrement W4313430160 · doi:10.4049/jimmunol.208.supp.112.20

Aiolos supports TFH cell differentiation by antagonizing the IL-2/STAT5 signaling pathway

2022· article· en· W4313430160 sur OpenAlexaff
Kaitlin A. Read, Srijana Pokhrel, Devin M Jones, Abbey A. Saadey, Caprice D. Eisele, Robert T. Warren, Patrick L. Collins, Hazem E. Ghoneim, Aharon G. Freud, Kenneth J. Oestreich

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTAT5EffectorTranscription factorBiologyImmunologymicroRNAGeneSignal transductionCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CD4+ T follicular helper (TFH) cells are critical for the generation of robust humoral immune responses, as they provide help to B cells to support the generation of both pathogen-neutralizing antibodies and long-lived plasma cell populations. To date, the mechanisms underlying TFH differentiation are incompletely understood. Here, we identify the transcription factor Aiolos as a key regulator of TFH responses. We find that Aiolos expression is increased in TFH cell populations generated during influenza infection and that Aiolos deficiency results in compromised TFH cell differentiation and B cell helper activity. Mechanistically, loss of Aiolos results in diminished expression of TFH genes, including those encoding the key transcription factors Bcl-6, TCF-1, and Tox. Conversely, expression of genes associated with IL-2/STAT5 signaling, a known antagonist of the TFH gene program, were significantly elevated in Aiolos-deficient settings. Consistent with these data, antigen-specific Aiolos-deficient effector CD4+ T cell populations generated in response to influenza infection exhibited significantly elevated IL-2Rα surface expression. Together, our findings suggest that repression of IL-2/STAT5 signaling represents a novel mechanism by which Aiolos regulates the TFH gene program. These findings are important, as they provide critical insight that may ultimately be leveraged for the development of novel TFH-focused immunotherapies and strategies to improve vaccination approaches. Supported by a grant from the NIAID (NIH; R01 AI134972), funds through The Ohio State University College of Medicine, and funds through The Ohio State University College of Medicine Advancing Research in Infection and Immunity Fellowship Program

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
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'admission1
Résumé présentoui

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