Heterogeneous Responses of Hematopoietic Stem Cells to Inflammatory Stimuli Are Altered with Age
Notice bibliographique
Résumé
Long-term hematopoietic stem cells (LT-HSCs) maintain hematopoietic output throughout an animal's lifespan. However, with age, the balance is disrupted, and LT-HSCs produce a myeloid-biased output, resulting in poor immune responses to infectious challenge and the development of myeloid leukemias. Here, we show that young and aged LT-HSCs respond differently to inflammatory stress, such that aged LT-HSCs produce a cell-intrinsic, myeloid-biased expression program. Using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), we identify a myeloid-biased subset within the LT-HSC population (mLT-HSCs) that is prevalent among aged LT-HSCs. We identify CD61 as a marker of mLT-HSCs and show that CD61-high LT-HSCs are uniquely primed to respond to acute inflammatory challenge. We predict that several transcription factors regulate the mLT-HSCs gene program and show that Klf5, Ikzf1, and Stat3 play an important role in age-related inflammatory myeloid bias. We have therefore identified and isolated an LT-HSC subset that regulates myeloid versus lymphoid balance under inflammatory challenge and with age.
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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) | 0,001 | 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 ».