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Enregistrement W2899051998 · doi:10.1182/bloodadvances.2018020123

CD16+ monocytes give rise to CD103+RALDH2+TCF4+ dendritic cells with unique transcriptional and immunological features

2018· article· en· W2899051998 sur OpenAlexafffund
Vanessa Sue Wacleche, Amélie Cattin, Jean-Philippe Goulet, Dominique Gauchat, Annie Gosselin, Aurélie Cleret‐Buhot, Yuwei Zhang, Cécile Tremblay, Jean‐Pierre Routy, Petronela Ancuța

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCaprion (Canada)Université de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCD16BiologyCell biologyDendritic cellMonocyteImmunologyCD3Antigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Classical CD16− vs intermediate/nonclassical CD16+ monocytes differ in their homing potential and biological functions, but whether they differentiate into dendritic cells (DCs) with distinct contributions to immunity against bacterial/viral pathogens remains poorly investigated. Here, we employed a systems biology approach to identify clinically relevant differences between CD16+ and CD16− monocyte-derived DCs (MDDCs). Although both CD16+ and CD16− MDDCs acquire classical immature/mature DC markers in vitro, genome-wide transcriptional profiling revealed unique molecular signatures for CD16+ MDDCs, including adhesion molecules (ITGAE/CD103), transcription factors (TCF7L2/TCF4), and enzymes (ALDH1A2/RALDH2), whereas CD16− MDDCs exhibit a CDH1/E-cadherin+ phenotype. Of note, lipopolysaccharides (LPS) upregulated distinct transcripts in CD16+ (eg, CCL8, SIGLEC1, MIR4439, SCIN, interleukin [IL]-7R, PLTP, tumor necrosis factor [TNF]) and CD16− MDDCs (eg, MMP10, MMP1, TGM2, IL-1A, TNFRSF11A, lysosomal-associated membrane protein 1, MMP8). Also, unique sets of HIV-modulated genes were identified in the 2 subsets. Further gene set enrichment analysis identified canonical pathways that pointed to “inflammation” as the major feature of CD16+ MDDCs at immature stage and on LPS/HIV exposure. Finally, functional validations and meta-analysis comparing the transcriptome of monocyte and MDDC subsets revealed that CD16+ vs CD16− monocytes preserved their superior ability to produce TNF-α and CCL22, as well as other sets of transcripts (eg, TCF4), during differentiation into DC. These results provide evidence that monocyte subsets are transcriptionally imprinted/programmed with specific differentiation fates, with intermediate/nonclassical CD16+ monocytes being precursors for pro-inflammatory CD103+RALDH2+TCF4+ DCs that may play key roles in mucosal immunity homeostasis/pathogenesis. Thus, alterations in the CD16+/CD16− monocyte ratios during pathological conditions may dramatically influence the quality of MDDC-mediated immunity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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