H2-O deficiency promotes regulatory T cell differentiation and CD4 hyperactivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regulatory T cells (Treg) are crucial immune modulators, yet the exact mechanism of thymic Treg development remains controversial. Here, we present the first direct evidence for H-2O, a peptide editing molecular chaperon for MHC class II antigen processing, on selection of thymic Tregs. We demonstrate that lack of H2-O in the thymic medulla promotes thymic Treg development and leads to an increased peripheral Treg frequency. Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) analysis of splenic CD4 T cells revealed an enrichment of both effector-like Tregs and activated CD4 T cells in the absence of H2-O. H2-O has been shown to increase the presentation of high-affinity class II epitopes, thus leading to proper negative selection in the medullary thymus. In spite of this notion, our data support two concepts; a) lack of expression of H2-O in thymic medulla creates an environment permissive to Treg development and, b) that loss of H2-O drives increased basal auto-stimulation of CD4 T cells. These findings can help in better understanding of autoimmunity and design of therapeutics for treatment of autoimmune diseases.
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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) | 0,003 | 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 ».