Skewed epithelial cell differentiation and premature aging of the thymus in the absence of vitamin D signaling
Notice bibliographique
Résumé
Central tolerance of thymocytes to self-antigen depends on the medullary thymic epithelial cell (mTEC) transcription factor autoimmune regulator (Aire), which drives tissue-restricted antigen (TRA) gene expression. Vitamin D signaling regulates Aire and TRA expression in mTECs, providing a basis for links between vitamin D deficiency and autoimmunity. We find that mice lacking Cyp27b1, which cannot produce hormonally active vitamin D, display profoundly reduced thymic cellularity, with a reduced proportion of Aire + mTECs, attenuated TRA expression, and poorly defined cortical-medullary boundaries. Markers of T cell negative selection are diminished, and organ-specific autoantibodies are present in knockout (KO) mice. Single-cell RNA sequencing revealed that loss of Cyp27b1 skews mTEC differentiation toward Ccl21 + intertypical TECs and generates a gene expression profile consistent with premature aging. KO thymi display accelerated involution and reduced expression of thymic longevity factors. Thus, loss of thymic vitamin D signaling disrupts normal mTEC differentiation and function and accelerates thymic aging.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».