Myeloid Plasticity of Neutrophil Precursors Contributes to Eosinophil Emergency Hematopoiesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eosinophils and neutrophils are heterogenous cells that play diverse roles in homeostasis and inflammation. Tissue eosinophil origins are poorly understood, posing challenges in the functional interpretation of heterogeneous phenotypes. New evidence from our lab shows unexpected hematopoietic plasticity of Ly6G(+)IL-5Rα(+) band-stage neutrophils with potential to contribute to eosinophil lineage. Using flow cytometry and multi-omics approaches in mouse and human tissue samples derived from healthy and allergic conditions, we tested the hypothesis that neutrophil plasticity contributes to eosinophil diversity in inflammation. We found at least two distinct populations of neutrophils at a healthy baseline, one of which expressed classical neutrophils markers (S100A8/9) while the other expressed both neutrophil (MPO, ELANE) and eosinophil-specific (EPX, PRG2) granule proteins, indicating an intermediate hematopoietic state. In human and mouse neutrophils treated with IL-5/G-CSF in vitro, a subset with mixed characteristics acquired eosinophil-specific granular proteins and eosinophil cell surface markers (Siglec8, CCR3). In a mouse asthma model, using scRNA-seq, we found overlap in neutrophils and eosinophils with tissue remodeling functions. We also identified activated neutrophils and eosinophils playing unique roles in inflammation. Our findings implicate eosinophil emergency hematopoiesis driven by neutrophil plasticity as an overlooked process driving persistence of tissue eosinophils in inflammation. Supported by grants from GSK ISS and NIH R01
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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 ».