Anchored screening identifies transcription factor blueprints underlying dendritic cell diversity and subset-specific anti-tumor immunity
Notice bibliographique
Résumé
Transcription factor cooperation is essential for specifying the heterogeneous dendritic cell (DC) lineages that orchestrate adaptive immunity, yet how it drives subset diversification remains poorly understood. Here, we employed a sequential anchored screen of 70 transcription factors using direct cellular reprogramming to identify regulators that specify type 2 conventional DCs (cDC2s) and plasmacytoid DCs (pDCs). We identified PU.1, IRF4, and PRDM1 as inducers of a pro-inflammatory cDC2B-like fate and SPIB, IRF8, and IKZF2 as mediators of an immature lymphoid DC program. Transcriptomic profiling linked these triads to lineage-specific signatures and demonstrated their requirement for subset identity. Mechanistically, lineage divergence was driven by chromatin co-engagement at subset-specific sites early in reprogramming. Functionally, reprogrammed DCs employed distinct immune mechanisms to elicit orthogonal anti-tumor responses in different tumor models. Collectively, our findings uncover transcriptional circuits that control DC diversification and pave the way to generate patient-tailored DC subsets for cancer immunotherapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».