Bibliographic record
Abstract
La différentiation entre le « soi » et le « non-soi » est un processus biologique essentiel à la vie. Les peptides endogènes présentés par les complexes majeurs d’histocompatibilité de classe I (CMH I) représentent le fondement du « soi » pour les lymphocytes T CD8+. On donne le nom d’immunopeptidome à l’ensemble des peptides présentés à la surface cellulaire par les molécules du CMH I. Nos connaissances concernant l’origine, la composition et la plasticité de l’immunopeptidome restent très limitées. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une nouvelle approche par spectrométrie de masse permettant de définir avec précision : la nature et l’abondance relative de l’ensemble des peptides composant l’immunopeptidome. Nous avons trouvé que l’immunopeptidome, et par conséquent la nature du « soi » immun, est surreprésenté en peptides provenant de transcrits fortement abondants en plus de dissimuler une signature tissu-spécifique. Nous avons par la suite démontré que l’immunopeptidome est plastique et modulé par l’activité métabolique de la cellule. Nous avons en effet constaté que les modifications du métabolisme cellulaire par l’inhibition de mTOR (de l’anglais mammalian Target Of Rapamycin) provoquent des changements dynamiques dans la composition de l’immunopeptidome. Nous fournissons également la première preuve dans l’étude des systèmes que l’immunopeptidome communique à la surface cellulaire l’activité de certains réseaux biochimiques ainsi que de multiples événements métaboliques régulés à plusieurs niveaux à l’intérieur de la cellule. Nos découvertes ouvrent de nouveaux horizons dans les domaines de la biologie des systèmes et de l’immunologie. En effet, notre travail de recherche suggère que la composition de l’immunopeptidome est modulée dans l’espace et le temps. Il est par conséquent très important de poursuivre le développement de méthodes quantitatives au niveau des systèmes qui nous permettront de modéliser la plasticité de l’immunopeptidome. La simulation et la prédiction des variations dans l’immunopeptidome en réponse à différents facteurs cellulaires intrinsèques et extrinsèques seraient hautement pertinentes pour la conception de traitements immunothérapeutiques.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".