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Enregistrement W3187573084 · doi:10.1002/eji.202149209

Granzyme A and CD160 expression delineates ILC1 with graded functions in the mouse liver

2021· article· en· W3187573084 sur OpenAlexafffund
Chiara Di Censo, Marie Marotel, Irene Mattiola, Lena Müller, Gianluca Scarno, Giuseppe Pietropaolo, Giovanna Peruzzi, Mattia Laffranchi, Julija Mazej, Mohamed S. Hasim, Sara Asif, Eleonora Russo, Luana Tomaipitinca, Helena Stabile, Seung‐Hwan Lee, Laura Vian, Massimo Gadina, Angela Gismondi, Han‐Yu Shih, Yohei Mikami, Cristina Capuano, Giovanni Bernardini, Michael Bonelli, Silvano Sozzani, Andreas Diefenbach, Michele Ardolino, Angela Santoni, Giuseppe Sciumè

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensOttawa HospitalInstitute of Infection and ImmunityUniversity of OttawaOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsDeutsche ForschungsgemeinschaftHorizon 2020 Framework ProgrammeAustrian Science FundAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyGranzyme AInnate lymphoid cellCell biologyGranzyme BImmunologyImmune systemT cellImmunity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Type 1 innate lymphoid cells (ILC1) are tissue‐resident lymphocytes that provide early protection against bacterial and viral infections. Discrete transcriptional states of ILC1 have been identified in homeostatic and pathological contexts. However, whether these states delineate ILC1 with different functional properties is not completely understood. Here, we show that liver ILC1 are heterogeneous for the expression of distinct effector molecules and surface receptors, including granzyme A (GzmA) and CD160, in mice. ILC1 expressing high levels of GzmA are enriched in the liver of adult mice, and represent the main hepatic ILC1 population at birth. However, the heterogeneity of GzmA and CD160 expression in hepatic ILC1 begins perinatally and increases with age. GzmA + ILC1 differ from NK cells for the limited homeostatic requirements of JAK/STAT signals and the transcription factor Nfil3 . Moreover, by employing Rorc(γt) ‐fate map (fm) reporter mice, we established that ILC3‐ILC1 plasticity contributes to delineate the heterogeneity of liver ILC1, with RORγt‐fm + cells skewed toward a GzmA – CD160 + phenotype. Finally, we showed that ILC1 defined by the expression of GzmA and CD160 are characterized by graded cytotoxic potential and ability to produce IFN‐γ. In conclusion, our findings help deconvoluting ILC1 heterogeneity and provide evidence for functional diversification of liver ILC1.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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