Dictionary of immune responses to 86 cytokines <i>in vivo</i> at single-cell resolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cytokines mediate cell-cell communication in the immune system and represent important therapeutic targets. A myriad of studies have underscored their central role in immune function, yet we lack a global view of the cellular responses of each immune cell type to each cytokine. To address this gap we created the Immune Dictionary – a compendium of single-cell transcriptomic profiles of over 20 cell types in response to each of 86 cytokines in murine lymph nodes in vivo, representing over 1,500 cytokine-cell type combinations. A cytokine-centric view of the dictionary revealed that most cytokines induced highly cell type-specific responses. For example, the inflammatory cytokine IL-1β induced distinct gene programs in almost every cell type. A cell type-centric view of the dictionary identified multiple cytokine-driven cellular polarization states in each immune cell type, including previously uncharacterized states such as an IL-18-induced polyfunctional NK cell state. Based on the dictionary, we developed companion software, Immune Response Enrichment Analysis (IREA), for assessing cytokine activities and immune cell polarization from gene expression data, and applied it to reveal cytokine networks in tumors following immune checkpoint blockade therapy. Our dictionary generates new hypotheses for cytokine functions, illuminates pleiotropic effects of cytokines, expands our knowledge of activation states of each immune cell type, and provides a framework to deduce the roles of specific cytokines and cell-cell communication networks in any immune response. This work was supported by the NIH Grant RM1HG006193 and an Adelson Medical Research Foundation Grant to N.H. This work was also supported by a Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) Doctoral Fellowship, Whitaker Health Sciences Fund Fellowship, and Wellington and Irene Loh Fund Fellowship to A.C., and NCI Research Specialist Award (R50CA251956) to S.L.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».