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Enregistrement W4414453974 · doi:10.1101/2025.09.20.677495

<i>In vitro</i> and <i>in vivo</i> derived macrophages occupy distinct phenotypic states

2025· preprint· en· W4414453974 sur OpenAlexaff
Stéphane Chevrier, Vito Riccardo Tomaso Zanotelli, Daniel Schulz, Mark D. Robinson, Laurie Ailles, Michael A.S. Jewett, Bernhard Reis, Bernd Bodenmiller

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophageMacrophage polarizationPhenotypeFlow cytometryMass cytometrySystems biologyExpression (computer science)Cytometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Monocyte-derived macrophages (MDMs) are widely used to model human macrophage biology in vitro and standardized polarization conditions were proposed to recapitulate the different macrophage activation states. Although surface markers specific for distinct MDM populations have been identified, a systematic analysis of surface marker expression on these consensus MDM populations has not previously been reported. Here, we use mass cytometry to perform an in-depth characterization of MDM surface profiles and determine how these markers evolve with time. We also compared the phenotypes found in vitro with patient-derived tumor-associated macrophages (TAMs) and found that although MDMs and TAMs shared most markers investigated, the cell-surface signatures markedly differed in terms of expression levels and combinations. Our high-dimensional, single-cell analyses clarifies the surface expression profile of the core in vitro differentiated macrophage populations and highlights some limitations of the in vitro system to represent the complexity of in vivo polarized tumor-associated macrophage phenotypes. These findings provide new opportunities to improve the models used to study macrophage biology and give a pathway to improve our understanding of the in vivo complexity of these systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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