• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Annual Review of Immunology >Systems Immunology: Learning the Rules of the Immune System
【24h】

Systems Immunology: Learning the Rules of the Immune System

机译：系统免疫学：学习免疫系统规则

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Given the many cell types and molecular components of the human immune system, along with vast variations across individuals, how should we go about developing causal and predictive explanations of immunity? A central strategy in human studies is to leverage natural variation to find relationships among variables, including DNA variants, epigenetic states, immune phenotypes, clinical descriptors, and others. Here, we focus on how natural variation is used to find patterns, infer principles, and develop predictive models for two areas: (a) immune cell activation-how single-cell profiling boosts our ability to discover immune cell types and states-and (b) antigen presentation and recognition-how models can be generated to predict presentation of antigens on MHC molecules and their detection by T cell receptors. These are two examples of a shift in how we find the drivers and targets of immunity, especially in the human system in the context of health and disease.
机译：鉴于人类免疫系统的许多细胞类型和分子组分，以及各个人的巨大变化，我们应该如何发展出现对抗的因果和预测解释？ 人类研究中的核心策略是利用自然变化来寻找变量之间的关系，包括DNA变体，表观遗传状态，免疫表型，临床描述符和其他。 在这里，我们专注于如何使用自然变化来寻找模式，推断原则以及为两个方面开发预测模型：（a）免疫细胞激活 - 单细胞分析如何增强我们发现免疫细胞类型和状态的能力 - 以及（ b）抗原呈现和识别 - 如何产生模型以预测MHC分子上抗原的呈递及其受T细胞受体的检测。 这些是我们如何找到驾驶员和免疫目标的转变的两个例子，尤其是在健康和疾病的背景下的人类系统。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号