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Enregistrement W4361007123 · doi:10.1038/s41423-023-00989-z

A T follicular helper cell origin for T regulatory type 1 cells

2023· article· en· W4361007123 sur OpenAlexafffund
Patricia Solé, Jun Yamanouchi, Josep Garnica, Muhammad Myn Uddin, Robert Clarke, Joel Moro, Nahir Garabatos, Shari Thiessen, Mireia Ortega, Santiswarup Singha, Debajyoti Mondal, César Fandos, Julio Sáez-Rodríguez, Yang Yang, Pau Serra, Pere Santamaría

Notice bibliographique

RevueCellular and Molecular Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentrePraesperoAlberta Diabetes FoundationMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de CatalunyaGovernment of CanadaCalifornia State University, ChicoInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaUniversity of Michigan
Mots-clésCell biologyBiologyDownregulation and upregulationBCL6ReprogrammingMolecular biologyProgenitor cellT cellChemistryCellImmunologyGerminal centerB cellCancer researchAntibodyStem cellImmune systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T cells into T regulatory type 1 (TR1) cells, a subset of interleukin-10-producing Treg cells that do not express FOXP3. The identities of the progenitor(s) and transcriptional regulators of this T-cell subset remain unclear. Here, we show that the peptide-major histocompatibility complex class II (pMHCII) monospecific immunoregulatory T-cell pools that arise in vivo in different genetic backgrounds in response to pMHCII-coated nanoparticles (pMHCII-NPs) are invariably comprised of oligoclonal subpools of T follicular helper (TFH) and TR1 cells with a nearly identical clonotypic composition but different functional properties and transcription factor expression profiles. Pseudotime analyses of scRNAseq data and multidimensional mass cytometry revealed progressive downregulation and upregulation of TFH and TR1 markers, respectively. Furthermore, pMHCII-NPs trigger cognate TR1 cell formation in TFH cell-transfused immunodeficient hosts, and T-cell-specific deletion of Bcl6 or Irf4 blunts both the TFH expansion and TR1 formation induced by pMHCII-NPs. In contrast, deletion of Prdm1 selectively abrogates the TFH-to-TR1 conversion. Bcl6 and Prdm1 are also necessary for anti-CD3 mAb-induced TR1 formation. Thus, TFH cells can differentiate into TR1 cells in vivo, and BLIMP1 is a gatekeeper of this cellular reprogramming event.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations43
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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