The STORE.2 model of the T cell proliferative phase considering c-Myc
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The generation of antigen-specific CD8 + T cell responses is dictated by the affinity of the cognate antigen, the stimulatory capacity of antigen presenting cells (APCs), and the metabolic pathways required for rapid cell proliferation. The complexity of these pathways is a significant challenge in designing vaccines against diseases that require a protective CD8 + T cell response. To understand the mechanisms underlying CD8 + T cell responses, the STORE.2 model was developed to simulate the early events of T cell priming and expansion at the site of priming. STORE.2 is a mathematical, stochastic, and agent-based model based on first-principles that tracks every individual CD8 + T cell and APC. It allows for the simulation of different antigen affinity (Signal 1) as well as levels of costimulation (Signal 2) and inflammatory cytokines (Signal 3) provided by APCs. The impact of Signals 1-3 is translated to T cell responses via the transcription factor c-Myc, which supports T cell proliferation. Enhanced glycolysis during T cell activation results in a change in the metabolic environment that includes an increase in extracellular lactate concentration. STORE.2 models the role of lactate in the inhibition of T cell metabolism and proliferation as a negative feedback mechanism on c-Myc production. STORE.2 accurately recapitulated the CD8 + T cell response during in vitro T cell priming assays that control for Signals 1-3 as well as lactate concentration. Finally, application of STORE.2 to an in vivo response to immunization demonstrated that the model accurately simulates CD8 + T cell activation at the site of priming.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».