Differential roles of human CD4+ and CD8+ regulatory T cells in controlling self-reactive immune responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Here we analyzed the relative contributions of CD4 + regulatory T cells expressing Forkhead box protein P3 (FOXP3) and CD8 + regulatory T cells expressing killer cell immunoglobulin-like receptors to the control of autoreactive T and B lymphocytes in human tonsil-derived immune organoids. FOXP3 and GZMB respectively encode proteins FOXP3 and granzyme B, which are critical to the suppressive functions of CD4 + and CD8 + regulatory T cells. Using CRISPR–Cas9 gene editing, we were able to achieve a reduction of ~90–95% in the expression of these genes. FOXP3 knockout in tonsil T cells led to production of antibodies against a variety of autoantigens and increased the affinity of influenza-specific antibodies. By contrast, GZMB knockout resulted in an increase in follicular helper T cells, consistent with the ablation of CD8 + regulatory T cells observed in mouse models, and a marked expansion of autoreactive CD8 + and CD4 + T cells. These findings highlight the distinct yet complementary roles of CD8 + and CD4 + regulatory T cells in regulating cellular and humoral responses to prevent autoimmunity.
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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 ».