Single-Cell Analysis Reveals Heterogeneity of High Endothelial Venules and Different Regulation of Genes Controlling Lymphocyte Entry to Lymph Nodes
Notice bibliographique
Résumé
High-endothelial venules (HEVs) are specialized blood vessels allowing recirculation of naive lymphocytes through lymphoid organs. Here, using full-length, single-cell RNA sequencing, RNA fluorescence in situ hybridization (FISH), flow cytometry, and immunohistofluorescence, we reveal the heterogeneity of HEVs in adult mouse peripheral lymph nodes (PLNs) under conditions of homeostasis, antigenic stimulation, and after inhibition of lymphotoxin-β receptor (LTβR) signaling. We demonstrate that HEV endothelial cells are in an activated state during homeostasis, and we identify the genes characteristic of the differentiated HEV phenotype. We show that LTβR signaling regulates many HEV genes and pathways in resting PLNs and that immune stimulation induces a global and temporary inflammatory phenotype in HEVs without compromising their ability to recruit naive lymphocytes. Most importantly, we uncover differences in the regulation of genes controlling lymphocyte trafficking, Glycam1, Fut7, Gcnt1, Chst4, B3gnt3, and Ccl21a, that have implications for HEV function and regulation in health and disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».