Immunometabolic analysis of primary murine Group 2 Innate Lymphoid Cells: a robust step-by-step approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Group 2 Innate Lymphoid Cells (ILC2s) have recently been shown to exert key regulatory functions in innate and adaptive immune response networks that drive the establishment and progression of type 2 immunity and its associated pathologies. Although mainly tissue resident, ILC2s and their crosstalk within tissue microenvironments influences both local and systemic metabolism. In turn, the metabolic status shapes the diverse ILC2 phenotypes and effector functions. Hence, deciphering the metabolic networks of ILC2s is essential in understanding ILC2’s roles in health as well as pathophysiologies. Here we detail a framework of experimental approaches to study key immunometabolic states of primary murine ILC2s and link them to phenotypes and functionality. Utilizing flow cytometry, Single Cell ENergetIc metabolism by ProfilIng Translation inhibition (SCENITH) as well as the Seahorse platform we provide a framework that allows in-depth analysis of cellular bioenergetic states to determine the immunometabolic wiring of ILC2. Linking immunometabolic states and networks to ILC2 phenotypes and effector functions will allow in-depth studies that assess the potential of novel pharmaceutics to alter ILC2 functionality in experimental and clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».