Mass Cytometry Phenotyping of Human Granulocytes Reveals Novel Basophil Functional Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Basophils, the rarest granulocyte, play critical roles in parasite- and allergen-induced inflammation. We applied mass cytometry (CyTOF) to simultaneously asses 44 proteins to phenotype and functionally characterize neutrophils, eosinophils, and basophils from 19 healthy donors. There was minimal heterogeneity seen in eosinophils and neutrophils, but data-driven analyses revealed four unique subpopulations within phenotypically basophilic granulocytes (PBG; CD45 + HLA-DR − CD123 + ). Through CyTOF and fluorescence-activated cell sorting (FACS), we classified these four PBG subpopulations as (I) CD16 low FcεRI high CD244 high (88.5 ± 1.2%), (II) CD16 high FcεRI high CD244 high (9.1 ± 0.4%), (III) CD16 low FcεRI low CD244 low (2.3 ± 1.3), and (IV) CD16 high FcεRI low CD244 low (0.4 ± 0.1%). Prospective isolation confirmed basophilic-morphology of PBG I–III, but neutrophilic-morphology of PBG IV. Functional interrogation via IgE-crosslinking or IL-3 stimulation demonstrated that PBG I–II had significant increases in CD203c expression, whereas PBG III–IV remained unchanged compared with media-alone conditions. Thus, PBG III–IV could serve roles in non-IgE-mediated immunity. Our findings offer new perspectives in human basophil heterogeneity and the varying functional potential of these new subsets 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) | 0,001 | 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 ».