Transcriptome analysis reveals similarities between human blood CD3− CD56bright cells and mouse CD127+ innate lymphoid cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For many years, human peripheral blood natural killer (NK) cells have been divided into functionally distinct CD3 − CD56 bright CD16 − and CD3 − CD56 dim CD16 + subsets. Recently, several groups of innate lymphoid cells (ILC), distinct from NK cells in development and function, have been defined in mouse. A signature of genes present in mouse ILC except NK cells, defined by Immunological Genome Project studies, is significantly over-represented in human CD56 bright cells, by gene set enrichment analysis. Conversely, the signature genes of mouse NK cells are enriched in human CD56 dim cells. Correlations are based upon large differences in expression of a few key genes. CD56 bright cells show preferential expression of ILC-associated IL7R (CD127), TNFSF10 (TRAIL), KIT (CD117), IL2RA (CD25), CD27, CXCR3, DPP4 (CD26), GPR183 , and MHC class II transcripts and proteins. This could indicate an ontological relationship between human CD56 bright cells and mouse CD127 + ILC, or conserved networks of transcriptional regulation. In line with the latter hypothesis, among transcription factors known to impact ILC or NK cell development, GATA3 , TCF7 (TCF-1), AHR , SOX4, RUNX2 , and ZEB1 transcript levels are higher in CD56 bright cells, while IKZF3 (AIOLOS), TBX21 (T-bet), NFIL3 (E4BP4), ZEB2 , PRDM1 (BLIMP1), and RORA mRNA levels are higher in CD56 dim cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».