The Macrophage Landscape Across the Lifespan of a Human Cardiac Allograft
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Much of our knowledge of organ rejection after transplantation is derived from rodent models. METHODS: We used single-nucleus RNA sequencing to investigate the inflammatory myocardial microenvironment in human pediatric cardiac allografts at different stages after transplantation. We distinguished donor- from recipient-derived cells using naturally occurring genetic variants embedded in single-nucleus RNA sequencing data. RESULTS: Donor-derived tissue resident macrophages, which accompany the allograft into the recipient, are lost over time after transplantation. In contrast, monocyte-derived macrophages from the recipient populate the heart within days after transplantation and form 2 macrophage populations: recipient MP1 and recipient MP2. Recipient MP2s have cell signatures similar to donor-derived resident macrophages; however, they lack signatures of pro-reparative phagocytic activity typical of donor-derived resident macrophages and instead express profibrotic genes. In contrast, recipient MP1s express genes consistent with hallmarks of cellular rejection. Our data suggest that recipient MP1s activate a subset of natural killer cells, turning them into a cytotoxic cell population through feed-forward signaling between recipient MP1s and natural killer cells. CONCLUSIONS: Our findings reveal an imbalance of donor-derived and recipient-derived macrophages in the pediatric cardiac allograft that contributes to allograft failure.
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 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 ».