Immunometabolic analysis of primary murine group 2 innate lymphoid cells: a robust step-by-step approach
Notice bibliographique
Résumé
Group 2 Innate Lymphoid Cells (ILC2s) have recently been shown to exert key regulatory functions in both innate and adaptive immune response networks that drive the establishment and progression of type 2 immunity. Although mainly tissue resident, ILC2s and their crosstalk within tissue microenvironments influence metabolism at both the local and systemic levels. In turn, the energetic demand and metabolic status within these systems shape the diverse phenotypes and effector functions of ILC2s. Deciphering these metabolic networks in ILC2s is therefore essential in understanding their various roles in health as well as their associated pathophysiologies. Here we detail a framework of experimental approaches to study key immunometabolic states of primary murine ILC2s and link them to unique phenotypes and their corresponding functionality. Utilizing flow cytometry, Single Cell ENergetic metabolism by profilIng Translation inHibition (SCENITH), and the Seahorse platform we provide a framework that allows in-depth analysis of cellular bioenergetic states to determine the immunometabolic wiring of ILC2s. Connecting immunometabolic states and networks to ILC2 phenotypes and effector functions with this method will allow future in-depth studies to assess the potential of novel pharmaceutics in altering ILC2 functionality in clinical settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».