MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360033
■00520260202105254
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798270227210
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32277590
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a616.079
■1001  ▼aGermino,  Joe.
■24510▼aDissecting  Mechanisms  of  Immune  Self-Tolerance  via  Bioinformatic  Analysis  of  Cellular  and  Molecular  States
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  San  Francisco▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a110  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Gardner,  James;Anderson,  Mark.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Francisco,  2025.
■520    ▼aMulticellular  organisms  rely  on  complex  immune  systems  that  initiate  innate  and  adaptive  responses  to  invading  pathogens  to  survive.  A  crucial  challenge  for  adaptive  immunity  is  distinguishing  self  from  invading  non-self.  For  T  cells,  this  self-education  is  established  through  central  tolerance  in  the  thymus,  mediated  largely  by  Aire-expressing  medullary  thymic  epithelial  cells  (mTECs),  and  is  reinforced  through  peripheral  tolerance  in  the  host's  tissues.  While  some  aspects  of  central  tolerance  are  well  characterized,  peripheral  tolerance  remains  less  well-defined;  however  recent  work  implicates  an  MHCII  expressing,  RORgt⁺  antigen-presenting  cell  in  tolerance  to  food  antigens  and  the  gut  microbiome.  Because  of  the  complexity  of  these  tolerance  mechanisms  and  the  cellular  diversity  of  their  mediators,  integrative  bioinformatic  analyses  of  large  multi-modal  'omics  datasets  can  provide  key  insights  to  help  unravel  these  biological  processes.  Using  single-cell  transcriptomics  to  investigate  mouse  models  of  central  tolerance,  we  identified  a  novel  role  for  the  transcription  factor  Fezf2  in  regulating  a  Stat3-dependent  developmental  switch  between  mTEC  self-renewal  and  terminal  differentiation,  with  important  implications  for  age-associated  thymic  atrophy.  We  also  developed  a  computational  method  to  optimize  deep  mutational  scan  (DMS)  experimental  design  that  could  be  used  for  high-throughput  screening  of  individual  mutations'  effects  on  protein  functions  related  to  immune  tolerance.  Finally,  we  adapted  a  single-cell  ATAC-sequencing  method  for  detecting  intracellular  bacteria  in  individual  antigen-presenting  cells,  with  potentially  useful  applications  in  studying  the  APCs  responsible  for  self-tolerance  to  the  gut  microbiome.
■590    ▼aSchool  code:  0034.
■650  4▼aImmunology
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aMicrobiology
■650  4▼aBiomedical  engineering
■650  4▼aBioinformatics
■653    ▼aImmune  tolerance
■653    ▼aProtein  language  models
■653    ▼aThymic  epithelial  cells
■653    ▼aMulticellular  organisms
■653    ▼aDeep  mutational  scan
■690    ▼a0982
■690    ▼a0984
■690    ▼a0541
■690    ▼a0410
■690    ▼a0715
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Francisco▼bBiomedical  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-06B.
■790    ▼a0034
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360033▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books