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利用单细胞多组学细化流式细胞设门,使B细胞亚群分类更纯

发布者: niwanmao | 发布时间: 2024-5-13 09:56| 查看数: 325| 评论数: 0|帖子模式

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B细胞在疾病中的作用以及细分的重要性
B细胞在获得性免疫、抗体产生、免疫细胞活化和调节中的关键作用。理解 B 细胞亚群在健康和疾病中的作用的重要性,如免疫调节、对感染的反应、自身免疫性疾病和与年龄相关的免疫系统变化。

但传统流式细胞术在分类其多样性时面临局限,尤其是在无能初始B细胞、非典型记忆B细胞、年龄相关B细胞和双阴性B细胞等亚群的界定上存在不一致。无能初始B细胞作为与自身反应性B细胞受体关联的初始B细胞亚群,对于维持免疫耐受、防范自身免疫具有关键作用。非典型记忆B细胞作为表达CD27或CD21减少但仍显示出记忆或抗原接触迹象的异质群体,其定义标志并不特异于记忆B细胞,可能与其他B细胞群交叉,其亚群变化与多种疾病中的免疫响应失衡有关。年龄相关B细胞随着年龄增长而增多,与免疫老化、对疾病易感性增加及疫苗反应减弱相关联。自身反应性无能初始B细胞(BND细胞)和双阴性B细胞(DNB)在系统性自身免疫病如系统性红斑狼疮中显示出重要性,但DNB在健康与疾病中的确切作用尚不明晰。

准确界定这些B细胞亚群在健康与疾病中的角色,对于解码它们在免疫调节、感染应对、自身免疫及免疫衰老中的贡献至关重要。尽管已认识到多个B细胞群之间流式分选标准的重叠,但至今缺乏系统的分析与评估。

单细胞多组学技术的进步为高精度解析B细胞功能提供了新途径,揭示了经典分类的不足。


如何根据多组学数据确定增加流式细胞术设门免疫细胞群纯度的其他标志物
2024年4月18日,Front Immunol杂志上,Pernes JI等人开发了一种名为 AlliGateR(All marker enrichment for additional flow-cytometric GATEs for purer populations) 的工具,根据多组学数据,确定了可以增加流式设门免疫细胞群纯度的额外标记物。AlliGateR 使用机器学习方法,采用最大平均差异 (MMD) 来识别标记物,可以更好地区分真实群体和从多组学数据中识别的干扰群体。在选择额外的标记物时考虑了生物相关性和谱系定义,而不是激活状态。
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使用额外CD20、CD21和 CD24 设门以增加初始和记忆群体纯度
基于 AlliGateR 分析,确定了CD20、CD21和 CD24 的组合是区分真阳性初始、未转换记忆和转换记忆 B 细胞与杂质的最佳标记物。使用这些标记物进行了额外的非线性设门,与原始标准设门相比,增加了初始(增加了7.62%)、未转换记忆(增加了4.70%)和转换记忆(增加了2.82%)群体的总体纯度。
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参考文献:Pernes JI, Alsayah A, Tucci F, Bashford-Rogers RJM. Unravelling B cell heterogeneity: insights into flow cytometry-gated B cells from single-cell multi-omics data. Front Immunol. 2024;15:1380386. Published 2024 Apr 18. doi:10.3389/fimmu.2024.1380386

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