A morphology and secretome map of pyroptosis
Notice bibliographique
Résumé
Pyroptosis represents one type of programmed cell death. It is a form of inflammatory cell death that is canonically defined by caspase-1 cleavage and Gasdermin-mediated membrane pore formation. Caspase-1 initiates the inflammatory response (through IL-1β processing), and the N-terminal cleaved fragment of Gasdermin D polymerizes at the cell periphery forming pores to secrete proinflammatory markers. Cell morphology also changes in pyroptosis, with nuclear condensation and membrane rupture. However, recent research challenges canon, revealing a more complex secretome and morphological response in pyroptosis, including overlapping molecular characterization with other forms of cell death, such as apoptosis. Here, we take a multimodal, systems biology approach to characterize pyroptosis. We treated human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) with 36 different combinations of stimuli to induce pyroptosis or apoptosis. We applied both secretome profiling (nELISA) and high-content fluorescence microscopy (Cell Painting). To differentiate apoptotic, pyroptotic, and control cells, we used canonical secretome markers and modified our Cell Painting assay to mark the N-terminus of Gasdermin D. We trained hundreds of machine learning (ML) models to reveal intricate morphology signatures of pyroptosis that implicate changes across many different organelles and predict levels of many proinflammatory markers. Overall, our analysis provides a detailed map of pyroptosis which includes overlapping and distinct connections with apoptosis revealed through a mechanistic link between cell morphology and cell secretome.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».