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Enregistrement W4413174559 · doi:10.1101/2025.08.08.669451

The T-cell receptor repertoire of wild mice

2025· preprint· en· W4413174559 sur OpenAlexaff
Jacob A. Cohen, Simon Hunter-Barnett, Gayathri Nageswaran, G J Freeman, Matthew V. Cowley, Benny Chain, Mark Viney

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésRepertoireReceptorBiologyCell biologyComputational biologyGeneticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Wild animals live in a pathogen-rich environment, and are normally infected with a wide range of micro- and macro-parasites. Wild animals’ T cells are central to the effectiveness of their adaptive immune response in ameliorating the effect of these infections. Here we have investigated the T-cell receptor (TCR) repertoire of wild mice to investigate how it varies in animals of different ages and sex, and from different sites. We sequenced the TCR alpha and beta chains of CD4 + and CD8 + T-cells of 65 wild Mus musculus domesticus from two UK sites. We analysed repertoire richness and diversity finding that wild mice have large TCR repertoires. Repertoire richness, which measures the breadth of the repertoire, was not significantly affected by mouse age or sex, suggesting that wild mice maintain the capacity to respond to novel antigens throughout their lives. In contrast, repertoire diversity (measured by Shannon’s index) was affected by a mouse sex-by-age interaction. This low diversity, coupled with constant richness, points to older mice having comparatively more highly abundant clones in their repertoires, perhaps due to chronic exposure to persistent pathogens in their environment. These findings provide a novel description of the wild mouse TCR, revealing an immune system that balances maintaining a broad response capacity with developing strong, lasting responses to infections in the natural environment.

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: Observationnel · 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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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