Sepsis shapes the human γδ TCR repertoire in an age‐ and pathogen‐dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis affects 25 million children per year globally, leading to 2.9 million deaths and substantial disability in survivors. Extensive characterization of interactions between the host and bacteria in children is required to design novel preventive and therapeutic strategies tailored to this age group. Vγ9Vδ2 T cells are the first T cells generated in humans. These cells are defined by the expression of Vγ9Vδ2 T-cell receptors (TCRs, using the TRGV9 and TRDV2 gene segments), which react strongly against the prototypical bacterial phosphoantigen HMBPP. We investigated this reactivity by analyzing the TCR δ (TRD) repertoire in the blood of 76 children (0-16 years) with blood culture-proven bacterial sepsis caused by HMBPP-positive Escherichia coli or by HMBPP-negative Staphylococcus aureus or by HMBPP-negative Streptococcus pneumoniae. Strikingly, we found that S. aureus, and to a lesser extent E. coli but not S. pneumoniae, shaped the TRDV2 repertoire in young children (<2 years) but not in older children or adults. This dichotomy was due to the selective expansion of a fetal TRDV2 repertoire. Thus, young children possess fetal-derived Vγ9Vδ2 T cells that are highly responsive toward specific bacterial pathogens.
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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 | 0,001 |
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 ».