Characterization of In vitro Generated Human Polarized Macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Contact with invading pathogens and/or tissue injury leads to the polarization of macrophages into either a M1 or a M2 state which is further divided into M2a, M2b and M2c subsets. The human macrophage subsets have been poorly characterized. The present study was undertaken to characterize macrophage polarization using a non-exhaustive panel of surface markers with respect to M1, M2a, M2b and M2c macrophages and production of pro- and anti-inflammatory cytokines in response to various toll-like receptors (TLR), ligands.Methods: We generated various macrophage subsets by treating monocyte-derived macrophages (MDMs) with IFNγ (M1), IL-4 (M2a), LPS and IL-1β (M2b) or IL-10 (M2c) followed by stimulation with toll-like receptor (TLR)- 2, TLR-3 and TLR-4 agonists and analysis of surface marker and cytokines expression was carried out by flow cytometry and ELISA, respectively.Results: M2a subset was characterized by CD14low, CD163low and TLR4low phenotype and produced high levels of IL-10. M2b subset was characterized by CD14high, CD80high and CD200Rlow phenotype and produced IL-6 prior to stimulation. M2c subset displayed a CD86low, CD163high phenotype and produced high levels of IL-10. M1 subset was characterized by CD80high, CD86high, CD163low and TLR4high phenotype and produced high levels of proinflammatory IFN-g, IL-12, TNFα and IL-23 following stimulation.Conclusion: This study characterizes all four polarization states in human macrophages. Each polarization state demonstrated a unique cell surface marker profile and cytokine profile. These phenotypic markers can be used to characterize macrophage populations in tissue inflammatory disease conditions in vivo to further understand disease pathogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».