CD21 primes extrafollicular differentiation of autoreactive B cells in a TLR7-driven lupus model
Notice bibliographique
Résumé
The extrafollicular (EF) B cell differentiation pathway has emerged as a prominent source of autoantibody-secreting cells (ASCs) in systemic lupus erythematosus (SLE). CD21 lo CD11c + B cells are associated with aging, infection, and autoimmunity. They are key contributors to EF ASCs, yet their developmental trajectory and receptor programming are unclear. To study EF mechanics of autoreactive B cells, we adoptively transferred naïve B cell populations into 564Igi mice, which act as an autoreactive host enriched for autoantigens and T cell help. Time-resolved analyses revealed a Toll-like receptor 7 (TLR7)–dependent early escape of peripheral tolerance and a pre–ASC division program. We identified naïve-derived CD21 lo cells as precursors of EF ASCs exhibiting elevated reliance on TLR7. Repertoire analysis delineated protoautoreactive B cell selection and receptor evolution toward self-reactivity. Continuous complement receptor 2 (CR2/CD21)–complement C3d and CD21–complement iC3b engagement triggered receptor down-regulation before proliferation. We reveal CD21 as an initiator of TLR7-dependent autoimmune EF proliferation and target for suppressing autoreactivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».