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Enregistrement W4387058558 · doi:10.3389/fimmu.2023.1267697

Lineage origin and transcriptional control of autoantigen-specific T-regulatory type 1 cells

2023· review· en· W4387058558 sur OpenAlexafffund
Edgar Angelats, Pere Santamaría

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPraesperoGenome AlbertaAlberta Diabetes FoundationGeneralitat de CatalunyaCalifornia State University, ChicoCentres de Recerca de CatalunyaInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésFOXP3BiologyIL-2 receptorTranscriptional regulationT cellPopulationCell typeCell biologyRegulatory T cellLineage (genetic)PhenotypeCellImmune systemGeneticsImmunologyComputational biologyGeneTranscription factorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T Regulatory type-1 (TR1) cells represent an immunosuppressive T cell subset, discovered over 25 years ago, that produces high levels of interleukin-10 (IL-10) but, unlike its FoxP3+ T regulatory (Treg) cell counterpart, does not express FoxP3 or CD25. Experimental evidence generated over the last few years has exposed a promising role for TR1 cells as targets of therapeutic intervention in immune-mediated diseases. The discovery of cell surface markers capable of distinguishing these cells from related T cell types and the application of next generation sequencing techniques to defining their transcriptional make-up have enabled a more accurate description of this T cell population. However, the developmental biology of TR1 cells has long remained elusive, in particular the identity of the cell type(s) giving rise to bona fide TR1 cells in vivo. Here, we review the fundamental phenotypic, transcriptional and functional properties of this T cell subset, and summarize recent lines of evidence shedding light into its ontogeny.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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