The molecular basis underlying T cell specificity towards citrullinated epitopes presented by HLA-DR4
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD4+ T cells recognising citrullinated self-epitopes presented by HLA-DRB1 bearing the shared susceptibility epitope (SE) are implicated in rheumatoid arthritis (RA). However, the underlying T cell receptor (TCR) determinants of epitope specificity towards distinct citrullinated peptide antigens, including vimentin-64cit59-71 and α-enolase-15cit10-22 remain unclear. Using HLA-DR4-tetramers, we examine the T cell repertoire in HLA-DR4 transgenic mice and observe biased TRAV6 TCR gene usage across these two citrullinated epitopes which matches with TCR bias previously observed towards the fibrinogen β−74cit69-81 epitope. Moreover, shared TRAV26-1 gene usage is evident in four α-enolase-15cit10-22 reactive T cells in three human samples. Crystal structures of mouse TRAV6+ and human TRAV26-1+ TCR-HLA-DR4 complexes presenting vimentin-64cit59-71 and α-enolase-15cit10-22, respectively, show three-way interactions between the TCR, SE, citrulline, and the basis for the biased selection of TRAV genes. Position 2 of the citrullinated epitope is a key determinant underpinning TCR specificity. Accordingly, we provide a molecular basis of TCR specificity towards citrullinated epitopes.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».