Sex-biased human thymic architecture guides T cell development through spatially defined niches
Notice bibliographique
Résumé
Within the thymus, regulation of the cellular crosstalk directing T cell development depends on spatial interactions within specialized niches. To create a spatially defined map of tissue niches guiding human postnatal T cell development, we employed the multidimensional imaging platform co-detection by indexing (CODEX) as well as cellular indexing of transcriptomes and epitopes sequencing (CITE-seq) and assay for transposase accessible chromatin sequencing (ATAC-seq). We generated age-matched 4- to 5-month-old human postnatal thymus datasets for male and female donors, identifying significant sex differences in both T cell and thymus biology. We demonstrate a possible role for JAG ligands in directing thymic-like dendritic cell development, identify important functions of a population of extracellular matrix (ECM) − fibroblasts, and characterize the medullary niches surrounding Hassall’s corpuscles. Together, these data represent an age-matched spatial multiomic resource to investigate how sex-based differences in thymus regulation and T cell development arise, providing an essential resource to understand the mechanisms underlying immune function and dysfunction in males and females. • Spatial multiomics show sex differences in early postnatal T cell development • JAG1 skews early thymic progenitor development toward thymic dendritic cells • Thymocytes may self-select to support positive selection of αβT cells • Hassall’s corpuscles organize negative selection niches in the medulla Stankiewicz et al. generate a spatial multiomic resource of human postnatal thymus. Using a niche-centric approach, they show that sex-based differences in thymus biology and T cell development arise before puberty, providing an essential contribution to our understanding of the mechanisms underlying immune function and dysfunction in males and females.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».