MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408301389 · doi:10.1111/imm.13916

Original Antigenic Sin in <scp>CD4</scp>+ T Cells

2025· article· en· W4408301389 sur OpenAlexafffund
M. Zhang, Junling Ma, Meili Li

Notice bibliographique

RevueImmunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésAntigenHeterologousImmunologyImmune systemT cellAcquired immune systemBiologyAntibodyMemory T cellImmunityCell biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Original antigenic sin (OAS) describes the phenomenon in which prior exposure to an antigen weakens the adaptive antibody response to a subsequent heterologous infection. This phenomenon can diminish the effectiveness of immunity acquired through vaccination or previous infections. We demonstrate that OAS arises because CD4+ T cell proliferation and regulation signals are antigen-nonspecific. Rapidly responding memory CD4+ T cells trigger regulatory T cell (Tregs) responses, which prematurely suppress the naïve CD4+ T cell response, leading to a similar OAS effect in CD4+ T cells. This mechanism is illustrated through a mathematical model incorporating naïve and memory CD4+ T cell proliferation, interleukin-2 (IL-2), and Tregs. The model, calibrated with experimental data, employs numerical simulations to analyse how CD4+ T cell responses vary with the degree of cross-reactivity between memory CD4+ T cells and the antigen associated with the secondary infection. The findings indicate that the immune response is weakest at an intermediate level of cross-reactivity, a key characteristic of OAS. This mechanism may also explain OAS in antibody responses.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImmunologyMême sujetT-cell and B-cell ImmunologyTravaux en français237 207