一文讲清T细胞命名及marker

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“师兄,师兄。老师让我分析细胞,我该怎么注释它啊”,你只会挠挠头沉默不语?生信老学长来了。
首先,我们要了解免疫细胞的组成。免疫细胞主要源于骨髓,分为髓系与淋巴系两大谱系。T细胞属于淋巴系,T细胞根据CD4或CD8共受体(TCR)的表达,分为CD4和CD8两种类型。
在这里插入图片描述

然而,按照不同的命名方式,我们将T细胞分为不同的类别。
一、主要TCRαβ T细胞分化状态:
Naive T cell:已离开胸腺但未被胸腺外同源抗原刺激的成熟T细胞,且保持未分化的表型。
Effector T cell:表现出较高的“效应子”分子和基因表达。
Activated T cell: 效应T细胞 同义的术语,但具有更少的模糊推论。它 不暗示T细胞的命运潜能、寿命或具体功能。
Memory T cell:“记忆细胞”指的是经历激活和分化的幼稚T细胞后代。
Anergic T cell:先前被激活但持续处于低反应状态的T细胞。
Virtual memory T (TVM) cell:未经同源抗原识别而发生增殖的原始T细胞。
二、活化和效应CD8 T细胞:
SLEC (short-lived effector cell):是高度分化的活化CD8 T细胞,具有细胞毒性活性。
MPEC (memory precursor effector cell):是微分化、活化的CD8 T细胞,在激活状态到静息状态的过渡过程中表现出高度的存活率。
EEC (early effector cell):是高度活化的CD8 T细胞,已多次分裂,产生IFNγ和肿瘤坏死因子(TNF),但尚未分化为SLECS或获得性MPECS特征。
LLEC (long-lived effector cell):寿命长且细胞毒性高,但在与同源抗原再刺激时增殖较差。
三、CD4 T细胞亚组
TH1 cell:T_H1细胞促进针对那些能够逃避巨噬细胞内杀伤的病原体的免疫应答
TH2 cell:T_H2细胞促进对蠕虫寄生虫的免疫应答,并可导致过敏性炎症。
TH9 cell:致病性TH2 (pTH2) 细胞、人类中的TH2A(过敏性)细胞或小鼠中的TH9RM (T_H9组织驻留记忆)细胞。
TH17 cell:可将其分类为稳态型(有助于维持屏障完整性)或致病型(参与自身免疫或有害炎症)。
CD4+ CTL:具有细胞溶解活性的CD4+T细胞
TFH cell (T follicular helper cell):是促进B细胞活化、分化、抗体产生、体细胞高频突变、类别转换和记忆的CD4+T细胞。
GC TFH cell (germinal centre TFH cell):位于淋巴器官生发中心内的T_FH细胞亚群
MZ TFH cell (mantle zone TFH cell):位于B细胞滤泡套区内的T_FH细胞亚群
TFHM (T follicular helper memory) cell:在抗原清除后持续存在的长寿CD4+ T_FH细胞
Regulatory T (Treg) cell:调节免疫应答和促进耐受性的CD4+ T细胞亚群
tTreg cell (thymus-derived Treg cell):在胸腺发育过程中识别自身抗原后分化。它们也被称为天然T_reg细胞
pTreg cell (peripherally derived Treg cell):在胸腺外发育,通过识别外周组织中的自身抗原
eTreg cell (effector Treg cell):是经过进一步活化诱导分化的tT_reg或pT_reg细胞,这种分化改变了它们的迁移状态并增强了它们分泌抑制性细胞因子
iTreg cell (in vitro-induced Treg cell):在有利于T_reg细胞分化的细胞因子存在下,在体外被分化成T_reg细胞的CD4+ T细胞。
TFR (T follicular regulatory) cells:位于B细胞滤泡内或生发中心内的T_reg细胞亚群,它们在其中可能调节自身反应性和脱靶的体液免疫应答。
四、记忆T细胞亚群
TCM (T central memory) cell:能够穿越静息状态的高内皮微静脉,通常在抗原刺激下表达IL-2,并通常保持增殖和分化为效应T细胞、T_EM细胞和T_RM细胞的能力。
TEM (T effector memory) cell:一些T_EM细胞表达颗粒酶B和穿孔素,并处于快速细胞溶解活性的准备状态。
TEMRA (CD45RA+ T effector memory) cell:T_EMRA细胞通常处于快速细胞溶解活性的准备状态,并表达颗粒酶B和穿孔素。
TRM (T resident memory) cell:驻留在单一组织或器官内、不通过血液再循环的记忆T细胞。
ExTRM cell:分化并重新加入循环的T_RM细胞。
TPM (T peripheral memory) cell:在非淋巴组织和血液之间再循环的记忆T细胞。
TSCM (T stem cell memory) cell:一个相对罕见、分化程度较低的记忆T细胞亚群,保留自我更新和分化为其他T细胞亚群的能力。
五、与T细胞耗竭相关的亚群
Progenitor or precursor exhausted T (TPEX) cell:在慢性抗原刺激条件下维持T细胞应答。T_PEX细胞能够响应持续存在的抗原进行自我更新,并分化为更效应细胞样的耗竭CD8+ T细胞和终末分化耗竭CD8+ T细胞。
Intermediate exhausted T (TEX-int) cell:当T_PEX细胞响应持续存在的抗原或炎症信号增殖时,可能产生过渡性耗竭CD8+ T细胞,这些细胞表达效应分子如颗粒酶B和穿孔素,并具有抗病毒和抗肿瘤功能。
Terminally differentiated exhausted T (TEX-term) cell:与T_EX-int细胞相比,增殖能力极低、效应功能减弱且发生改变的细胞。
六、类先天T细胞亚群(兼具了适应性免疫(T细胞的经典特性)和固有免疫(天然免疫,类似NK细胞、巨噬细胞)的关键特征)
MAIT cell (mucosal- associated invariant T cell):具有恒定TCRα链的T细胞,该α链与来自有限库的TCRβ链配对
Invariant natural killer T (iNKT) cell:是自然杀伤T细胞的一个亚群,具有有限的TCR库
γδ T cells:由表达TCRγδ抗原受体定义的淋巴细胞谱系
CD8αα+ TCRαβ T cells:表达CD8αα同源二聚体而非更常见的CD8αβ异源二聚体的TCRαβ+ T细胞。
Double-negative (DN) T cells:缺乏传统的共受体CD8αβ和CD4,但确实表达TCRαβ或TCRγδ
Extrathymic double-positive (DP) T cells:发育中的胸腺细胞在成熟过程中短暂表达CD4和CD8。

参考文献
Masopust, D., Awasthi, A., Bosselut, R. et al. Guidelines for T cell nomenclature. Nat Rev Immunol (2025). https://doi.org/10.1038/s41577-025-01238-2
Andrew O. Cole, Rachel W. Mbogo, Livingstone S. Luboobi. The Effect of Proportion and Degree of Resistance of CD4+ Lymphocytes on in vivo HIV dynamics. doi: https://doi.org/10.1101/466672

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### T细胞亚群 Marker 的生物学特性 T细胞作为适应性免疫系统的重要组成部分,在抗原识别和效应功能方面具有高度异质性和多样性。为了更好地理解不同T细胞亚群的功能及其在疾病中的作用,研究者通常依赖于特定的表面或功能性标记物来区分这些亚群。 #### 同质化现象与Marker掩盖 当分析复杂的细胞群体时,可能会发现某些T细胞亚群表现出类似的特征,这可能导致它们共有的marker被检测出来,而特异性更强的marker可能因信号较弱而未被显著识别[^1]。因此,在实际操作中,对于那些初步分类后的混合细胞群,可以进一步通过单独聚类的方法重新定义更精细的subtypes,并挖掘出subtype-specific markers。 #### 衰老相关T细胞的变化 具体到衰老相关的T细胞变化上,有研究表明,在多发性骨髓瘤(MM)患者的细胞毒性T细胞中观察到了一系列独特的基因表达模式。例如,这类细胞显示出较高的KLRG1、CTSW、MAPK13、MAPK14、MAPKAPK2、MAP2K3以及FGL2水平,同时伴随CD28表达量下降的趋势[^2]。这种改变提示我们随着年龄增长或者病理条件下,部分T细胞逐渐向终末分化状态发展,丧失了维持长期存活所需的共刺激分子如CD28的能力,转而上调一些参与炎症反应或其他应激响应过程的关键因子。 #### 单核细胞背景下的比较视角 值得注意的是,尽管上述讨论集中在T细胞本身,但在整体免疫微环境中考虑其他类型的白血球也是必要的。比如,在黑色素瘤(SKCM)领域的一项研究采用了留一交叉验证(LOOCV)策略构建预测模型,筛选出了相对于其它免疫成分而言仅限于单核细胞内部高度活跃的一组biomarkers——共计87项[^3]。虽然此部分内容主要围绕单核细胞展开论述,但它间接反映了跨不同类型免疫单元间可能存在差异化的调控机制;这也提醒我们在探索任何单一类别(像这里提到的T淋巴细胞)的时候都不能忽略周边环境的影响因素。 ```python # 示例代码展示如何利用Python处理数据集并寻找markers import pandas as pd def find_specific_markers(dataframe, cell_type='T-cell'): """ 寻找指定类型细胞内的特殊标志物 参数: dataframe (pd.DataFrame): 包含多种细胞类型及对应表达值的数据框 cell_type (str): 需要查找的目标细胞种类,默认为 'T-cell' 返回: list: 特定细胞类型的标志性基因列表 """ filtered_df = dataframe[dataframe['Cell Type'] == cell_type] top_genes = filtered_df.nlargest(n=10, columns=['Expression Value'])['Gene Name'].tolist() return top_genes example_data = { 'Gene Name': ['KLRG1', 'CTSW', 'MAPK13', 'MAPK14', 'MAPKAPK2', 'MAP2K3', 'FGL2', 'CD28'], 'Expression Value': [9.5, 8.2, 7.6, 7.4, 6.8, 6.5, 6.2, 5.0], 'Cell Type': ['T-cell']*8 } df_example = pd.DataFrame(example_data) specific_t_cell_markers = find_specific_markers(df_example) print(specific_t_cell_markers) ``` 以上脚本演示了一个简单的例子,说明怎样基于给定条件提取潜在的T细胞专属maker集合。
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