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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».