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Record W2950363656 · doi:10.82308/31917

Immunogenetics of infection: MHC class I molecules and NK cell receptors interplay in the recognition of MCMV-infected cell and infection outcome

2013· article· en· W2950363656 on OpenAlexfundno aff
Michał Pyzik

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldImmunology and Microbiology
TopicImmune Cell Function and Interaction
Canadian institutionsnot available
FundersFP7 Research Potential of Convergence RegionsCanadian Institutes of Health Research
KeywordsBiologyImmunologyReceptorMHC class IMajor histocompatibility complexInnate immune systemContext (archaeology)PopulationPattern recognition receptorNatural killer cellImmune systemVirologyGeneticsCytotoxic T cellIn vitroMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cytomégalovirus humain (HCMV) est un herpèsvirus omniprésent dans la population mondiale, qui provoque des symptômes graves et potentiellement mortels chez les nouveau-nés et les patients immunodéprimés. Les données cliniques et expérimentales indiquent qu'un sous-ensemble de lymphocytes innés, dites tueuses naturelles (NK), joue un rôle crucial dans la résistance à l'infection. Comme l'infection par le CMV murin (MCMV) partage de nombreux aspects physiopathologiques de la maladie humaine, la souris constitue un excellent modèle pour étudier l'infection par le CMV. La susceptibilité au MCMV varie grandement selon les lignées de souris congéniques et ce, en fonction de leur patrimoine génétique. Plus précisément, chaque lignée de souris exprime une variété de récepteurs activateurs ou inhibiteurs spécifiques aux cellules NK, les récepteurs Ly49, parallèlement à des répertoires de CMH de classe I variés, dont certains sont des ligands naturels des récepteurs Ly49. En effet, les cellules NK, grâce à l'expression de ces récepteurs encodés dans la lignée germinale, ont la capacité de reconnaître une infection au CMV, ce qui entraîne leur activation et la destruction des cellules infectées. Néanmoins, le mode exact de reconnaissance des cellules infectées par les cellules NK et l'impact sur l'issue de l'infection sont complexes et encore mal compris. Afin de caractériser les mécanismes moléculaires qui sous-tendent la résistance innée au MCMV, nous avons entrepris une étude systématique des ligands possibles des récepteurs Ly49 et de la nature de leur interaction. Nous avons évalué la capacité de reconnaître l'infection MCMV de différents récepteurs Ly49 activateurs ou inhibiteurs, dans le contexte de divers haplotypes de CMH de classe I in vitro et in vivo. Nous démontrons que l'interaction spécifique entre plusieurs récepteurs Ly49 activateurs et des molécules du CMH de classe I dépend de la présence de gp34/m04, un régulateur viral de la présentation d'antigène. De plus, nous montrons que, comme les récepteurs Ly49 activateurs, les récepteurs Ly49 inhibiteurs peuvent aussi être stimulés par une infection au MCMV. Cette interaction complexe, qui dépend du type de molécules de CMH de classe I, se traduit par des niveaux variable de contrôle de la propagation du MCMV par le système immunitaire. Nos résultats mettent en évidence des mécanismes fondamentaux de la fonction des récepteurs des cellules NK dans la reconnaissance et l'éradication de l'infection virale, et fournissent de nouvelles avenues pour comprendre et manipuler la réponse des cellules NK humaines aux infections virales.

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: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.013
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.210 · 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
GenreEmpirical

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
Published2013
Admission routes1
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