CaSSiDI: novel single-cell “Cluster Similarity Scoring and Distinction Index” reveals critical functions for PirB and context-dependent Cebpb repression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PirB is an inhibitory cell surface receptor particularly prominent on myeloid cells. PirB curtails the phenotypes of activated macrophages during inflammation or tumorigenesis, but its functions in macrophage homeostasis are obscure. To elucidate PirB-related functions in macrophages at steady-state, we generated and compared single-cell RNA-sequencing (scRNAseq) datasets obtained from myeloid cell subsets of wild type (WT) and PirB-deficient knockout (PirB KO) mice. To facilitate this analysis, we developed a novel approach to clustering parameter optimization called “Cluster Similarity Scoring and Distinction Index” (CaSSiDI). We demonstrate that CaSSiDI is an adaptable computational framework that facilitates tandem analysis of two scRNAseq datasets by optimizing clustering parameters. We further show that CaSSiDI offers more advantages than a standard Seurat analysis because it allows direct comparison of two or more independently clustered datasets, thereby alleviating the need for batch-correction while identifying the most similar and different clusters. Using CaSSiDI, we found that PirB is a novel regulator of Cebpb expression that controls the generation of Ly6C lo patrolling monocytes and the expansion properties of peritoneal macrophages. PirB’s effect on Cebpb is tissue-specific since it was not observed in splenic red pulp macrophages (RPMs). However, CaSSiDI revealed a segregation of the WT RPM population into a CD68 lo Irf8 + “neuronal-primed” subset and an CD68 hi Ftl1 + “iron-loaded” subset. Our results establish the utility of CaSSiDI for single-cell assay analyses and the determination of optimal clustering parameters. Our application of CaSSiDI in this study has revealed previously unknown roles for PirB in myeloid cell populations. In particular, we have discovered homeostatic functions for PirB that are related to Cebpb expression in distinct macrophage subsets.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 ».