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Enregistrement W4396725426 · doi:10.1101/2024.05.06.592703

Jchain-Diphtheria Toxin Receptor Mice Allow for Diphtheria Toxin-Mediated Depletion of Antibody-Secreting Cells and Analysis of Differentiation Kinetics

2024· preprint· en· W4396725426 sur OpenAlexafffund
KimAnh T. Pioli, Matthew E. Ritchie, H.M. Shifa ul Haq, Peter D. Pioli

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxin Mechanisms and Immunotoxins
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésDiphtheria toxinDiphtheriaAntibodyKineticsToxinImmunologyChemistryBiologyMicrobiologyPhysicsVaccination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Antibody-secreting cells (ASCs) are generated following B cell activation and constitutively secrete antibodies. As such, ASCs play key roles in humoral immunity, including responses to pathogens, vaccination, and homeostatic clearance of cell debris. Therefore, understanding basic tenents of ASC biology such as their differentiation kinetics following B cell stimulation is of importance. We developed a mouse model which expresses simian heparin-binding EGF-like growth factor ( HBEGF) [diphtheria toxin receptor ( DTR )] under the control of the endogenous Jchain locus (J-DTR). ASCs from J-DTR mice expressed high levels of cell surface DTR and were acutely depleted following diphtheria toxin treatment. Furthermore, proof-of-principle experiments demonstrated the ability to use J-DTR mice to track ASC reconstitution following depletion in the spleen, bone marrow and thymus which represent sites of ASC generation and/or retention. Overall, J-DTR mice provide a new and highly effective genetic tool allowing for the study of ASC biology in a wide range of potential applications.

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 seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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