Transcriptional profiling of mast cell and basophil responses to differential stimuli identifies unique gene signatures.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mast cells (MC) and basophils (BΦ) are key effector cells in allergy that are developmentally related. Functionally, they both release mediators like histamine and granule proteases. However, studies also suggest that MC and BΦ have non-redundant roles in allergic diseases. Their ability to respond to IL-33—an epithelium-derived cytokine that helps initiate allergic inflammation—is not well understood. To fully characterize the transcriptional responses and heterogeneity of MC and BΦ, we performed large-scale comparative microarrays of bone marrow-derived mast cells (BMMCs) and basophils (BMBs) either at rest, upon IgE activation, or upon IL-33 activation. Hierarchical clustering demonstrated that BMMCs had activation-specific transcriptional signatures. IgE-crosslinking upregulated 1803 unique genes including Ccl7, Fxyd6, and Cd33; while IL-33 stimulation induced 1918 genes including Il1b, Cd72, and Tnfaip2. Focused bioinformatics pathway analysis demonstrated IgE-activation aligned with pathways relating to complement activation and CD137 signaling, while IL-33 initiated responses in the NF-κB and IL-10 signaling pathways. Furthermore, BMBs activated via IgE-crosslinking induced type 2 immune response genes like Il2, Il4, Ccl17 and Il13 which were surprisingly absent in IL-33 stimulated BMBs. Further analysis revealed cell-specific transcriptional signatures with 4360 genes that were significant in BMBs but not in BMMCs after IgE activation, and 1645 after IL-33 stimulation. Here we show that MC and BΦ have cell-specific and activation-specific transcriptional responses, and our data suggest novel gene networks and pathways that may shape how the immune system responds to allergens and innate cytokines.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».