The inhibitory receptor Siglec-E controls antigen-presenting cell activation and T cell–mediated transplant rejection
Notice bibliographique
Résumé
After transplantation, inflammation and tissue injury release danger signals that activate myeloid cells, driving adaptive immune responses and acute rejection. Current immunosuppressants primarily target T cells but inadequately control innate immunity. Regulatory signals controlling innate responses in transplantation remain elusive. The sialic acid-binding immunoglobulin-like lectin-E (Siglec-E, or SigE) binds sialylated ligands to suppress inflammation. In mouse heart transplants, SigE is up-regulated in graft-infiltrating myeloid cells, including dendritic cells (DCs). SigE deficiency in recipients, but not donors, accelerates acute rejection by enhancing DC activation, nuclear factor κB (NF-κB) signaling, and tumor necrosis factor-α (TNF-α) production, thereby boosting alloreactive T cell responses. Conversely, SigE overexpression on DCs reduces activation by danger signals and their T cell allostimulatory capacity. The human homologs Siglecs-7 and -9 were up-regulated in rejecting allograft biopsies, and their higher expression correlated with improved allograft survival. Thus, SigE/7/9 is a crucial inhibitory receptor controlling antigen-presenting cell activation and T cell-mediated transplant rejection, offering therapeutic potential.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».