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摘要
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本综述无意提供任何特定领域的全面覆盖。相反,它试图重新审视和总结我们团队在TCR库领域过去15年取得的研究成果,并纠正过程中的一些错误。正如预期的那样,它不可避免地带有主观性、片面性,并充斥着对作者论文的引用。尽管如此,我希望它能对免疫学领域有所裨益。有人阅读完这篇相对短小的文章后,会意识到无需花费时间研究我们之前的出版物。或许有人能从一篇先前未被注意的论文Y的补充图X中发现我们集体努力中唯一有价值的点。关键要点以下以短章节的形式列出。其顺序并不遵循引用工作的年代顺序,且仅在间歇时呈现出连贯的叙述。在总结的尝试中,我们将讨论T细胞亚群的TCR库偏好、克隆记忆的可塑性与顽固性、我们为拥有适应性免疫所付出的代价、健康长寿的一些秘密、基于库的诊断方法,以及被视为纠正免疫系统错误的工具箱的免疫疗法。
期刊
IF:
8.3
论文数:
3.3K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
Can we predict T cell specificity with digital biology and machine learning?我们可以通过数字生物学和机器学习预测T细胞特异性吗?
The function of follicular helper T cells is regulated by the strength of T cell antigen receptor binding
NATURE IMMUNOLOGY
IF27.6

