Identification of regulatory natural killer cells in pediatric chronic graft-versus-host disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic graft-versus-host disease (cGVHD) is the leading cause of late morbidity and mortality in pediatric patients, which is caused by dynamic interferences of multiple types of immune cells, including natural killer (NK) cells. While earlier studies have indicated the potential regulatory function of NK cells restraining pathogenic cell types, the identity of unique NK cell subsets remains unknown. We performed single-cell RNA sequencing on NK cells isolated from the PBMC of patients who developed cGVHD (3 patients) or not (4 patients). Through computational analyses, we identified distinct NK cell populations and found multiple subsets of NK cells expressing unique transcriptomes in patients who received hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) compared to healthy individuals, with one of the NK cell subsets exclusively present in post-HSCT patients. Significantly different gene expression patterns were observed between the two groups of patients, including cytotoxicity-related genes elevated in cGVHD patients. By applying diverse statistical analyses, we were able to characterize these NK cell subsets, indicating their potential roles in the development or prevention of cGVHD. Our study defines novel subsets of protective NK cells during cGVHD. These findings are of high translational relevance and can contribute to the treatment of cGVHD patients.
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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 ».