Single-cell gene expression reveals a landscape of regulatory T cell phenotypes shaped by the TCR

T细胞受体 生物 表型 细胞生物学 基因表达 T细胞 细胞 表达式(计算机科学) 免疫系统 基因 计算生物学 遗传学 计算机科学 程序设计语言
作者
David Zemmour,Rapolas Žilionis,Evgeny Kiner,Allon M. Klein,Diane Mathis,Christophe Benoist
出处
期刊:Nature Immunology [Springer Nature]
卷期号:19 (3): 291-301 被引量:357
标识
DOI:10.1038/s41590-018-0051-0
摘要

CD4+ T regulatory cells (Treg) are central to immune homeostasis, their phenotypic heterogeneity reflecting the diverse environments and target cells that they regulate. To understand this heterogeneity, we combined single-cell RNA-seq, activation reporter and T cell receptor (TCR) analysis to profile thousands of Treg or conventional CD4+FoxP3– T cells (Tconv) from mouse lymphoid organs and human blood. Treg and Tconv pools showed areas of overlap, as resting ‘furtive’ Tregs with overall similarity to Tconvs or as a convergence of activated states. All Tregs expressed a small core of FoxP3-dependent transcripts, onto which additional programs were added less uniformly. Among suppressive functions, Il2ra and Ctla4 were quasiconstant, inhibitory cytokines being more sparsely distributed. TCR signal intensity did not affect resting/activated Treg proportions but molded activated Treg programs. The main lines of Treg heterogeneity in mice were strikingly conserved in human blood. These results reveal unexpected TCR-shaped states of activation, providing a framework to synthesize previous observations of Treg heterogeneity. Regulatory T (Treg) cells have distinct transcriptional programs underpinning their suppressive functions. Benoist and colleagues use single-cell RNA-seq to describe the transcriptional landscape of Treg cells and the effects of T cell–receptor signaling.
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