The role of natural killer cell receptors in the control of natural killer cell functions
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells possess the ability to destroy abnormal cells such as cancerous and virally-infected cells. A common feature of these cells is the downregulation of class I MHC molecules in an attempt to evade recognition by CD8+ T lymphocytes. "Missing-self" recognition allows NK cells to identify and destroy cells with decreased MHC-I expression. MHC-I receptors are expressed by NK cells, therefore allowing "missing-self" recognition. The major MHC-I receptors on human NK cells are KIR while mouse NK cells express Ly49 receptors. In addition to the recognition of MHC-I on target cells, Ly49 receptors are also involved in the education of NK cells, a process in which developing NK cells acquire effector functions.In human, KIR haplotypes vary greatly between individuals and the same phenomenon is observed in mice; Ly49 haplotypes differ in various mouse strains. Sequencing of the non-obese diabetic (NOD) Ly49 haplotype revealed that this strain encodes for the largest Ly49 haplotype known to date. The NOD Ly49 cluster is characterized by the largest number of genes coding for activating Ly49 receptors. The presence of a large number of Ly49 activating receptors may affect NK cell activation status and influence the development of diabetes in NOD mice.To gain insight in the in vivo role of Ly49 receptors in the control of NK cell activity, a NKC-knockdown mouse was generated. NK cells from these mice show greatly decreased expression of NKC-encoded receptors such as Ly49. NKC-knockdown NK cells have reduced lysis of MHC-I-negative target cells in vitro and in vivo. The ability of NK cells to destroy MHC-I-negative cells is restored by the re-introduction of a single Ly49 receptor. These results provide the first direct evidence that Ly49 receptors are involved in the in vivo surveillance of MHC-I molecules. Interestingly, the absence of Ly49 receptors results in defective "missing-self" recognition but activation of NK cells by MHC-I-independent mechanisms is not impaired.NKR-P1 receptors, which bind to Clr proteins, are members of another receptor family expressed by NK cells. Interestingly, the genes coding for NKR-P1 and Clr ligands are located in the same cluster and are therefore inherited together. Previous analyses demonstrated that the Nkrp1-Clr gene cluster is conserved in B6 and BALB/c mice. Mapping of the 129-strain cluster confirmed the high degree of conservation of the Nkrp1-Clr gene order in 129-strain mice. Gene sequencing revealed conservation of 129 and BALB/c Nkrp1 and Clr genes and divergence from the B6 genes, suggesting that the 129 cluster is more closely related to the BALB/c cluster than to the B6 cluster.Taken together, the Ly49 receptor family varies greatly in contrast with the highly conserved NKR-P1 receptors. Loss of Ly49 receptor expression reveals that Ly49 receptors are required for the acquisition of "missing-self" responses by NK cells.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».