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Enregistrement W4398169702 · doi:10.1101/2024.05.21.595010

Single cell RNA-sequencing of feline peripheral immune cells with V(D)J repertoire and cross species analysis of T lymphocytes

2024· preprint· en· W4398169702 sur OpenAlexaff
Raneesh Ramarapu, Judit M. Wulcan, Haiyang Chang, Peter F. Moore, William Vernau, Stefan M. Keller

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of California, DavisCenter for Companion Animal Health, University of California, DavisGenome Center, University of California, DavisNational Institutes of Health
Mots-clésRepertoireImmune systemRNAPeripheralBiologyMolecular biologyCellCell biologyImmunologyGeneticsGeneMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The domestic cat (Felis catus) is a valued companion animal and a model for virally induced cancers and immunodeficiencies. However, species-specific limitations such as a scarcity of immune cell markers constrain our ability to resolve immune cell subsets at sufficient detail. The goal of this study was to characterize circulating feline T cells and other leukocytes based on their transcriptomic landscape and T-cell receptor repertoire using single cell RNA-sequencing. Methods: Peripheral blood from 4 healthy cats was enriched for T cells by flow cytometry cell sorting using a mouse anti-feline CD5 monoclonal antibody. Libraries for whole transcriptome, alpha/beta T cell receptor transcripts and gamma/delta T cell receptor transcripts were constructed using the 10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 5' reagent kit and the Chromium Single Cell V(D)J Enrichment Kit with custom reverse primers for the feline orthologs. Results: Unsupervised clustering of whole transcriptome data revealed 7 major cell populations - T cells, neutrophils, monocytic cells, B cells, plasmacytoid dendritic cells, mast cells and platelets. Sub cluster analysis of T cells resolved naive (CD4+ and CD8+), CD4+ effector T cells, CD8+ cytotoxic T cells and gamma/delta T cells. Cross species analysis revealed a high conservation of T cell subsets along an effector gradient with equitable representation of veterinary species (horse, dog, pig) and humans with the cat. Our V(D)J repertoire analysis demonstrated a skewed T-cell receptor alpha gene usage and a restricted T-cell receptor gamma junctional length in CD8+ cytotoxic T cells compared to other alpha/beta T cell subsets. Among myeloid cells, we resolved three clusters of classical monocytes with polarization into pro- and anti-inflammatory phenotypes in addition to a cluster of conventional dendritic cells. Lastly, our neutrophil sub clustering revealed a larger mature neutrophil cluster and a smaller exhausted/activated cluster. Discussion: Our study is the first to characterize subsets of circulating T cells utilizing an integrative approach of single cell RNA-sequencing, V(D)J repertoire analysis and cross species analysis. In addition, we characterize the transcriptome of several myeloid cell subsets and demonstrate immune cell relatedness across different species.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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