Improving protective humoral immunity at mucosal sites: the regulation and maintenance of IgA-producing plasma cells in the gut 3400
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description In the gut, IgA stands out as the predominant antibody produced by plasma cells (PCs), significantly contributing to proactive protection against various pathogens, including viruses. PCs can be broadly classified into short-lived (SLPCs) and long-lived (LLPCs) categories, with the latter capable of providing humoral immunity for decades, yet remaining poorly characterized. There is a lack of understanding of how the longevity of this humoral immune arm is supported and spatially localized. This project aims to address this gap by employing a plasma cell-specific Cre mouse model to temporally track PCs during homeostasis and murine norovirus (MNV), an enteric viral infection. We performed the multimodal single cell sequencing and immunofluorescence imaging on PCs from a novel lineage tracing mouse and learned about differences in transcriptional program of LLPCs and their supportive environment. We are using this information to further elucidate how intrinsic and extrinsic LLPC characteristics in IgA LLPCs promote their survival in intestinal niches compared to SLPCs, particularly related to BCR signaling, pro-survival, chemotaxis and integrins. These discoveries promise to enhance understanding of molecular signatures essential for PC longevity, potentially leading to the development of longer-lasting IgA responses at mucosal sites. Funding Sources HHMI Gilliam Fellowship; NIH 5R21AI37752 Topic Categories Immune Response Regulation: Cellular Mechanisms (IRC)
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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) | 0,003 | 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 ».