MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401012202 · doi:10.1101/2024.07.26.605251

Identification of a novel myosin antigen activating CD8 <sup>+</sup> T cells in C57BL/6 mice

2024· preprint· en· W4401012202 sur OpenAlexaff
Leon F. Richter, Michelle Bauer, Chiara Bernsen, Elena Vogel, Zabed Mahmud, Antoine‐Emmanuel Saliba, Richard Schulz, Stefan Frantz, DiyaaElDin Ashour, Gustavo Ramos

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésT-cell receptorEpitopeAntigenCD8T cellBiologyCell biologyCytotoxic T cellAntigen-presenting cellMolecular biologyImmune systemImmunologyIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Heart-specific T cells play important roles in myocardial diseases, including myocarditis, myocardial infarction, and heart failure. However, only few cardiac antigens and their respective specific T cell receptors (TCRs) have been validated so far. Therefore, we sought to identify new cardiac T cell epitopes in C57BL/6 mice and to characterize the specific TCRs. Antigen mapping of myosin heavy chain alpha (MYHCA) led to the identification of a 9-mer epitope (MYHCA 724-732 ) recognized by CD8 + T cells. Single-cell TCR sequencing (scTCR-seq) analysis of MYHCA-stimulated CD8 + T cells enabled the identification of distinct TCRs enriched on specific T cells. Selected TCRs inferred from scTCR-seq data were then expressed on reporter cell lines and functionally validated. Our study expands the toolkit required to study heart-directed immune responses by revealing a new cardiac antigen and specific TCRs. These tools will enable in vivo characterization of myosin-specific CD8 + T cells in murine models of myocardial diseases.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetCAR-T cell therapy researchTravaux en français237 207