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Record W2821883019 · doi:10.71781/31988

Le stress protéotoxique : le prix à payer pour la tolérance au soi immunitaire

2018· dissertation· fr· W2821883019 on OpenAlexfundno aff
Charles St-Pierre

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicTryptophan and brain disorders
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Chez les vertébrés, le thymus représente l’unique site de développement de cellules T compétentes. Cependant, le thymus vieillit plus rapidement que la plupart des organes en raison d’une perte progressive des cellules épithéliales thymiques médullaires (mTECs). Cette dégénérescence prématurée du thymus, aussi appelée involution thymique, augmente la susceptibilité aux infections et aux maladies auto-immunes, mais altère également les réponses aux vaccins et la surveillance immunitaire des cellules cancéreuses. L’objectif de cette thèse était donc d’élucider les mécanismes contrôlant la maintenance à long terme des mTECs, ce qui permettrait de faciliter la conception de nouvelles stratégies pour renverser l’involution thymique et ultimement, rajeunir le système immunitaire. Les mTECs sont indispensables à l’établissement de la tolérance au soi immunitaire, un processus vital qui repose sur une propriété distinctive de ces cellules, soit l’expression génique promiscuitaire (EGP). Nous avons montré qu’en raison de l’EGP, les mTEC matures peuvent exprimer la quasi-totalité des gènes codant pour des protéines et ainsi induire une tolérance pour la plupart des antigènes présents dans l’organisme. Bien que l’EGP permette aux mTECs d’établir la tolérance au soi, nos résultats supportent un nouveau paradigme selon lequel le prix à payer pour l’EGP est une augmentation des taux de synthèse protéique et de la susceptibilité au stress protéotoxique dans les mTEC matures, qui ont besoin de l’immunoprotéasome (IP) pour atténuer ce stress. Notamment, nous avons démontré que la perte de l’IP cause un épuisement rapide des cellules souches de mTECs et que les souris dépourvues d’IP présentent une involution thymique accélérée et un syndrome auto-immun affectant plusieurs organes. Collectivement, nos travaux identifient l’IP comme un régulateur majeur de l’homéostasie des mTECs et proposent une cible biologique potentielle pour renverser l’atrophie thymique associée à l’âge.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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