Immunogenic potential of mutations in mitochondrial DNA and possible implications in autoimmune disease (148.22)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To seek the underlying cause of autoimmune diseases we tested the hypothesis that mutated self proteins from mitochondria are seen as foreign proteins. A total of 21 mitochondrial peptides were identified using epitope prediction tool, SYFPEITHI as likely HLA-A2 restricted peptides. In vitro T cell line assays were conducted based on MHC stabilization of the peptides on T2 cells. Ten peptides were identified and the significant correlations were observed between the insilico and in vitro binding affinities. To determine the frequency of T cellular memory for the identified mutated peptides, PBMCs from healthy donors were tested in INF gamma-ELISpot assays. Frequencies of T cells recognizing mutated self peptide ranged from as few as 10 in 200,000 to 90 in 200,000 of the PBMCs plated. Among A2-donors, significant T cell responses were seen with mean age of 61 years. Of the 21 peptides two peptides, named as P10 and P14 were identified to be immuno-dominant peptides based on the immunogenic response by most of the donors (both A2 and non-A2) tested. To further determine the phenotype of the responding T cells, T cell co-stimulation assays were done for selected peptides based on T2 binding and Elispot assay results. T cell co-stimulation assays further confirmed Elispot results and interestingly, both interferon gamma producing CD8+T cells and CD4+ T cells were identified. We propose and will discuss the role of these immunogenic peptides as “Enemies with-in”.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».