Epigenome accessibility changes before and after activation reveal distinct and progressive differentiation for human memory T cell subsets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Memory T cells (MTC), an indispensable part of adaptive immune memory, have historically been categorized by the cell surface proteins CCR7 and CD45RA into specialized subtypes (TCM, TEM, and TEMRA), each with unique functions. However, the epigenetic characteristics that distinguish the MTC subsets as well as the gene regulatory networks governing each MTC subsets’ response to activation remain poorly understood. Here we define and categorize the transcriptional and epigenetic differences of MTC and their respective primary subsets found in human blood, both in a resting state and after ex-vivo stimulation. Resting TCM were found to be relatively more similar to naïve cells in both CD4 and CD8 lineages, while TEM exhibited greater numbers of differentially expressed genes (DEG) and alterations to chromatin accessibility. Differentially accessible regions (DAR) discerning memory subsets contained binding motifs for factors thought to regulate memory formation from the bZIP, T-box and HMG families, as well as sites for novel bHLH factors MSC and AHR that may function in MTC development. Examining the effect of stimulation on MTC gene expression and chromatin identified unique DAR and DEG modules, some of which may have initially been primed by previous activation events in naive progenitors. Primed DAR were correlated with augmented expression of important genes in MTC after stimulation, suggesting an epigenetic mechanism of regulation. Ultimately these results describe the accumulation of epigenetic alterations during primary activation and during memory development that distinguish MTC from naïve T cells, enable differentiation into distinct subsets, and influence how MTC respond to secondary activation. Supported by grants from NIH (RO1 AI113021,T32 GM0008490)
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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) | 0,002 | 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 ».