Nutrient allocation fuels T cell-mediated immunity
Notice bibliographique
Résumé
T cell activation and function are intricately linked to metabolic reprogramming. The classic view of T cell metabolic reprogramming centers on glucose as the dominant bioenergetic fuel, where T cell receptor (TCR) stimulation promotes a metabolic switch from relying primarily on oxidative phosphorylation (OXPHOS) for energy production to aerobic glycolysis (i.e., the Warburg effect). More recently, studies have revealed this classic model to be overly simplistic. Activated T cells run both glycolysis and OXPHOS programs concurrently, allocating diverse nutrient sources toward distinct biosynthetic and bioenergetic fates. Moreover, studies of T cell metabolism in vivo and ex vivo highlight that physiologic nutrient availability influences how glucose is allocated by T cells to fuel both optimal proliferation and effector function. Here, we summarize recent advancements that support a revised model of effector T cell metabolism, where strategic nutrient allocation fuels optimal T cell-mediated immunity. Glucose has traditionally been considered the primary fuel for T cells. Longo et al. present evidence for a revised, “nutrient allocation” model, in which effector T cells channel diverse nutrient sources into specific metabolic pathways to fuel T cell-mediated immunity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».