A novel method for the detection of IFN-lambda 3 binding to cells to quantify IFN-lambda receptor expression on epithelial and immune cell subsets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type III interferons (IFN-lambdas) are important antiviral cytokines that also modulate immune responses by acting through a unique IFN-λR1/IL-10R2 heterodimeric receptor. Conflicting data has been reported for which human cells express the IFN-λR1 subunit and directly respond to IFN-λ. Since the commercially available anti-IFN-λR1 flow cytometry antibodies we tried were suboptimal, we developed a novel method to measure IFN-λ3 binding to IFN-λR1/IL-10R2 on the surface of cells via flow cytometry. We found that Huh7.5 hepatoma cells bound IFN-λ3 to the greatest extent with the lowest Kd(app) (83.2nM), and had the corresponding highest induction of IFN stimulated genes (ISGs). Raji and Jurkat cell lines, representing B and T cells, respectively, moderately bound IFN-λ3 and had lower ISG responses. U937 cells, representing monocytes, did not bind IFN-λ3 and therefore, did not have detectable ISG induction. We confirmed that IFN-λ3 was bound to the surface of cells through imaging flow cytometry. Importantly, lentivirus shRNA knockdown of IFNLR1 in Huh7.5 cells decreased our binding signal proportionally and reduced ISG induction by up to 93%. IFN-λ3 responsiveness increased over time with maximal ISG responses seen at 24 hrs for all but one gene. We next applied our assay to human peripheral blood mononuclear cells and saw that only specific immune cell subsets bound IFN-λ3 (eg. plasmacytoid dendritic cells and B cells). These data confirm our new IFN-λ3 binding assay can be used to quantify where the IFN-λ receptor is expressed and reflects IFN-λ3 responsiveness. Knowing which cells express the IFN-λ receptor will be crucial for determining how IFN-λ3 modulates the adaptive immune response.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».