4、免疫系统中Th1/Th2效应细胞的选择:受细胞因子信号影响的发育程序

免疫系统中Th1/Th2效应细胞的选择:受细胞因子信号影响的发育程序

1. 引言

免疫系统的可塑性或许是其最为重要的特征。适应性免疫反应除了能产生识别特定病原体的抗体和T细胞外,还能同时选择清除微生物所需的合适效应功能类型。例如,消灭细胞内细菌和原生动物需要T淋巴细胞依赖的宿主细胞激活,而这些细胞内病原体就寄生于宿主细胞中。相反,免疫清除细胞外病原体通常需要产生可溶性抗体,这些抗体可通过补体触发病原体裂解,或被巨噬细胞和/或粒细胞吞噬。在病毒感染的情况下,还会诱导CD8 + 细胞毒性T淋巴细胞来限制病原体的传播。重要的是,所有这些不同的效应功能都依赖于单一类型免疫细胞——CD4 + T辅助(Th)淋巴细胞的激活。

直到20世纪80年代中期,Tim Mosmann和Robert Coffman首次证明小鼠CD4 + T细胞克隆可根据其细胞因子产生模式分为不同亚群,CD4 + T细胞促进不同类型效应反应的机制才逐渐明晰。他们将两个最具极性的亚群命名为Th1和Th2。

Th1克隆产生IL - 2、IFN - γ和TNF - β,而Th2克隆则合成IL - 4、IL - 5、IL - 6、IL - 9、IL - 10和IL - 13,具体的细胞因子分泌情况如下表所示:
| 细胞因子 | Th1细胞 | Th2细胞 |
| — | — | — |
| IL - 2 | ++ | - |
| IFN - γ | ++ | - |
| TNF - β | ++ | - |
| IL - 4 | - | ++ |
| IL - 5 | - | ++ |
| IL - 6 | - | ++ |
| IL -

2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值