Epidermal resident memory T cell fitness requires antigen encounter in the skin
Notice bibliographique
Résumé
CD8 + tissue-resident memory T cells (T RM ) develop from effectors that seed peripheral tissues where they persist providing defense against subsequent challenges. T RM persistence requires autocrine TGFβ transactivated by integrins expressed on keratinocytes. T RM precursors that encounter antigen in the epidermis during development outcompete bystander T RM for TGFβ resulting in enhanced persistence. ScRNA-seq analysis of epidermal T RM revealed that local antigen experience in the skin resulted in an enhanced differentiation signature in comparison with bystanders. Upon recall, T RM displayed greater proliferation dictated by affinity of antigen experienced during epidermal development. Finally, local antigen experienced T RM differentially expressed TGFβRIII, which increases avidity of the TGFβRI/II receptor complex for TGFβ. Selective ablation of Tgfbr3 reduced local antigen experienced T RM capacity to persist, rendering them phenotypically like bystander T RM . Thus, antigen-driven TCR signaling in the epidermis during T RM differentiation results in a lower TGFβ requirement for persistence and increased proliferative capacity that together enhance epidermal T RM fitness.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».