Activation-Induced Marker Assay to Identify and Isolate HCV-Specific T Cells for Single-Cell RNA-Seq Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Identification and isolation of antigen-specific T cells for downstream transcriptomic analysis is key for various immunological studies. Traditional methods using major histocompatibility complex (MHC) multimers are limited by the number of predefined immunodominant epitopes and MHC matching of the study subjects. Activation-induced markers (AIM) enable highly sensitive detection of rare antigen-specific T cells irrespective of the availability of MHC multimers. Herein, we have developed an AIM assay for the detection, sorting and subsequent single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis of hepatitis C virus (HCV)-specific T cells. We examined different combinations of the activation markers CD69, CD40L, OX40, and 4-1BB at 6, 9, 18 and 24 h post stimulation with HCV peptide pools. AIM+ CD4 T cells exhibited upregulation of CD69 and CD40L as early as 6 h post-stimulation, while OX40 and 4-1BB expression was delayed until 18 h. AIM+ CD8 T cells were characterized by the coexpression of CD69 and 4-1BB at 18 h, while the expression of CD40L and OX40 remained low throughout the stimulation period. AIM+ CD4 and CD8 T cells were successfully sorted and processed for scRNA-seq analysis examining gene expression and T cell receptor (TCR) usage. scRNA-seq analysis from this one subject revealed that AIM+ CD4 T (CD69+ CD40L+) cells predominantly represented Tfh, Th1, and Th17 profiles, whereas AIM+ CD8 T (CD69+ 4-1BB+) cells primarily exhibited effector and effector memory profiles. TCR analysis identified 1023 and 160 unique clonotypes within AIM+ CD4 and CD8 T cells, respectively. In conclusion, this approach offers highly sensitive detection of HCV-specific T cells that can be applied for cohort studies, thus facilitating the identification of specific gene signatures associated with infection outcome and vaccination.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».