• 免疫组化S100,Desmin,CD68是什么意思
• S100标记阳性是什么意思
• 医学免疫组化标记中 SMA(+) ，CD10(+++)，Des(-) ,Ki-67(-) 分别代表什么意识
• 免疫组化Des(+)、Myogenin(–)、CalDes(+)、SMA(+)、S100(–)、
• PR+++ BR++ C-erBb2- mm23+ E-cad++ s100 p53++ kl-67<70%+ 我姑是乳腺癌查的结果，这些数据是什么意思啊
• 单细胞文献6-COVID-19患者的免疫反应的单细胞景观

免疫组化S100,Desmin,CD68是什么意思

做免疫组化是要分清肿瘤的来源，从阳性阴性的表达结合显微镜下的形态改变能看出是皮肤、肌肉、神经等等的来源。。S100是神经类的表达，阳性说明是神经来源的肿瘤（神经鞘瘤或神经纤维瘤），或者是皮肤黑色素肿瘤Desmin在很多哺乳动物中的横纹肌和各种平滑肌及其来源的肿瘤组织中都有表达。阳性说明一般是平滑肌瘤CD68是巨噬细胞来源的。阳性可能是滑膜巨噬细胞或单核巨噬细胞来源的肿瘤

S100标记阳性是什么意思

ki-67，是增殖指数，现在有些地方把小于14%定义为阴性，s-100阳性说明神经标记阳性，具体要看你是哪个部位的什么肿瘤，应该不止这两个指标吧

医学免疫组化标记中 SMA(+) ，CD10(+++)，Des(-) ,Ki-67(-) 分别代表什么意识

在病理诊断工作中，乳腺某些良恶性病变的鉴别往往给病理医生带来很大的困难，如某些腺病与癌的鉴别、导管/小叶增生和不典型增生与原位癌的鉴别、原位癌与浸润癌的鉴别、导管内乳头状瘤与高分化囊内乳头状癌的鉴别、盲管性腺病与小管癌的鉴别等。一般来说，几乎所有的乳腺良性增生性病变(除微腺性腺病外)都存有肌上皮细胞（myoepithelial cell, MEC）；而绝大多数乳腺恶性上皮病变(除腺肌上皮-肌上皮细胞癌、腺样囊性癌、化生性癌和某些分化差的浸润性导管癌等少数癌外)通常查不到MEC。 因此寻找MEC敏感、特异强的标记物显得尤为必要。 目前常用的MEC标记物主要有肌源性蛋白、S100蛋白（包括S100-α、S100-β）、CD10、P63、CK和GFAP等。本文仅就各标记物在识别MEC上的优缺点做一综述。 ⒈ 肌源性蛋白 肌源性蛋白抗体中，肌动蛋白（actin）、肌特异性肌动蛋白(muscle-specific actin,MSA)、α-平滑肌肌动蛋白 (α-smooth muscle actin,α-SMA)、 calponin、平滑肌肌球蛋白重链(smooth muscle myosin heavy chain, SMMHC)等均在MEC的胞浆内表达。 1.1 actin、MSA和α-SMA 前两者为全肌肌动蛋白。这3种抗体是目前识别乳腺MEC最常用的抗体，均具有较高的敏感性和相对的特异性，乳腺EC和癌细胞通常不表达，但某些伴有肌上皮分化的癌(如化生性癌、低分化浸润性癌)常阳性。此外，他们也都可在血管平滑肌细胞及间质肌纤维母细胞中表达，而乳腺许多良恶性病变常伴有间质肌纤维母细胞和小血管的增生，这无疑为MEC的判定带来了困难。。 1.2 calponin和SMMHC 这2种抗体是近年来应用于识别乳腺MEC的。Calponin是一种分子量为34KD的钙调节蛋白，具有结合原肌球蛋白和actin的功能，参与调节平滑肌细胞的收缩。SMMHC是分子量为200KD的多肽，是六聚肌球蛋白的结构成分。Dabbs 研究发现。和actin、MSA、α-SMA相比，calponin和SMMHC抗体有更高的敏感性和特异性，所以许多专家推荐用calponin和SMMHC抗体替代actin、MSA、α-SMA抗体，作为识别乳腺MEC的首选抗体。 ⒉ S100、S100-α和S100-β S100蛋白是一种酸性钙结合蛋白，是由α和β亚单位组成的二聚体，并因此被分成三种亚型：S100a0（α、α）、 S100a（α、β） 、S100b（β、β）。Egan等的免疫组化研究发现：S100蛋白不仅表达于MEC和EC，大多数乳腺癌(包括乳腺原位癌)癌细胞也表达S100蛋白，所以S100蛋白作为MEC的标记物是不合适的。而且S100蛋白的免疫组化染色结果很不稳定，易受固定和免疫组化技术的影响。Egan和Smith发现用PAP法染色导管原位癌的MEC为S100阴性，而用免疫金银法时MEC则为S100阳性。这无疑为结果的判断带来了混乱。。 鉴于S100蛋白作为MEC标记物的局限性，有人试图利用S100蛋白的两个亚单位S100-α、S100-β来识别MEC。Ichihara研究发现在正常乳腺组织和乳腺良性病变中得到了类似的结果，在浸润性导管癌中，癌细胞只表达S100-α，不表达S100-β，认为S100-β作为MEC标记物比S100具有更高的特异性；但S100-β也低表达于少许EC和癌细胞，仍然需与actin连用才能特异的标记MEC。由于S100-α和S100-β在乳腺良性肿瘤中共同表达，而在乳腺癌的病例中只表达S100-α，故S100-α和S100-β抗体有助于乳腺良恶性疾病的鉴别. 3 CD10 CD10亦称普通急性淋巴母细胞性白血病抗原，主要用于恶性造血系统肿瘤的诊断。后来发现CD10也表达于非造血细胞，例如人的乳腺MEC，超微结构研究证实CD10主要表达于MEC的细胞膜。 ⒋ P63 P63是P53基因家族的一个成员，表达于多种器官的基底细胞，如前列腺、皮肤和子宫颈等。P63蛋白的免疫组化染色主要定位于细胞核。在乳腺组织中，P63表达于MEC，EC不表达 ：P63敏感性低于后两者；但血管平滑肌细胞和间质肌纤维母细胞不表达P63，因此特异性高于后两者。P63抗体应用的局限性为：（1）少许肿瘤细胞可有表达；（2）由于P63为核阳性，而MEC在正常乳腺组织及良性乳腺病变组织中虽然是连续的，但MEC细胞核是分离的，因此P63在良性乳腺病变组织中不能显示连续的MEC，这虽然在大多数乳腺良恶性病变的诊断中不会造成困难，但在小管状硬化性腺病和小管癌鉴别时就会遇到困难。 ⒌ CK CK主要表达于上皮细胞中，根据分子量的不同将CK分为20种不同的类型。其中CK5、CK14和CK17都是基底细胞角蛋白，在乳腺组织中可表达于MEC的胞浆，因此三者的抗体都被用于识别MEC。其中CK14和CK17具有较高的敏感性，几乎表达于所有的乳腺MEC，CK5敏感性较前两者低。CK14和CK17也在极少许的EC中表达，CK5在部分EC中表达。在乳腺原位癌中，癌细胞不表达CK14和CK17；而9-31%的浸润性癌则有CK14和CK17表达；94%的浸润性癌CK5阳性。 ⒍ GFAP GFAP是一种中间丝蛋白，主要存在于星形细胞内。免疫组化研究发现：在正常乳腺和乳腺的良性病变组织中，有部分MEC表达GFAP。乳腺原位癌中残存的MEC不表达GFAP。在乳腺原位癌和浸润性癌中，各种癌细胞均不表达GFAP。在乳腺的各种良性病变中，部分EC和间质的肌纤维母细胞可表达GFAP。但在乳腺癌的间质中，即使间质纤维化很严重，肌纤维母细胞也不表达GFAP，而表达SMA。综合以上结果可以发现：（1）GFAP的免疫组化染色有助于癌细胞与良性增生的EC和MEC的鉴别，而且在小管癌中有助于癌性小管（阴性）和良性增生性小管（阳性）的鉴别。（2）GFAP在乳腺病变中作为MEC的标记物的缺点是敏感性和特异性均较低，因为在正常乳腺组织中只有5-20%的MEC表达GFAP；导管上皮增生症中也只有20-30%的MEC有GFAP表达；在纤维腺瘤、叶状肿瘤和导管腺瘤中有表达GFAP的MEC在25-95%之间；在腺病中敏感性较高，有50-95%的MEC表达GFAP。GFAP也可表达于乳腺良性病变的EC和间质中的肌纤维母细胞，在乳腺良性病变中，10-25%的EC表达GFAP。 总之，以上标记物在识别乳腺MEC时各有优缺点，每种抗体也都可以和某些非MEC出现阳性反应（见表1）。这些标记物中，敏感性较高的是actin/MSA、α-SMA、calponin、SMMHC、CD10、P63、CK14 /17；敏感性较低的是GFAP。特异性较高的是P63、SMMHC和calponin，其次是actin/MSA、α-SMA，最低的是S100、GFAP。敏感性和特异性均较高的标记物是P63，敏感性和特异性均较低的是S100及GFAP。在日常的病理诊断工作中，我们应该根据不同的病变选用合适的标记物，或同时采用二种或多种标记物搭配，才能更好的标记乳腺MEC。例如：MEC和EC鉴别时选用actin/MSA、α-SMA、calponin、SMMHC、CD10和P63较好，MEC和癌细胞鉴别时选用calponin和SMMHC较好。MEC与血管平滑肌细胞和间质肌纤维母细胞鉴别时选用P63、CK14/17、S100、S100-β较好。用双标记法能更好的标记MEC，例如：采用P63和actin/MSA、α-SMA、calponin或SMMHC共同标记同一细胞，如果该细胞双标记均为阳性即为MEC。相信随着科学技术的不断发展，能不断发现更敏感、更特异的MEC的标记物和/或标记方法，为乳腺良恶性病变的鉴别诊断提供更有力的手段。

免疫组化Des(+)、Myogenin(–)、CalDes(+)、SMA(+)、S100(–)、

Des(+)【结蛋白】子宫、皮肤、胃肠道及其其他横纹肌肉瘤和肌上皮瘤阳性。Myogenin(–)【肌细胞生成素】横纹肌肉瘤阳性。CalDes(+)【钙调素结合蛋白】平滑肌肉瘤。SMA(+)【平滑肌肌动蛋白】平滑肌肉瘤阳性。S100(–)【可溶性酸性蛋白】主要用于星型细胞少数胶质瘤、室管膜瘤、神经母细胞瘤、神经鞘瘤、恶黑、脂肪肉瘤阳性。CD57(–)【CD57蛋白】神经鞘瘤阳性。ALK–1(–)【ALK基因】阳性时，可以直接进行后续的靶向治疗。TLE–1(–)【TLE基因】滑膜肉瘤时阳性。Ki–67( +,35%)【细胞增值的一种标记】数值越高恶性程度就越高。EMA（–）上皮源性肿瘤，尤其是低分化腺癌阳性。CD21(–)【CD21抗体】淋巴瘤时阳性。结果提示，来源于平滑肌的肉瘤。

PR+++ BR++ C-erBb2- mm23+ E-cad++ s100 p53++ kl-67<70%+ 我姑是乳腺癌查的结果，这些数据是什么意思啊

ER、PR：正常乳腺上皮细胞内存在ER、PR。当细胞发生癌变时，ER和PR出现部分和全部缺失。如果细胞仍保留ER和（或）PR，则该乳腺癌细胞的生长和增殖仍然受内分泌的调控，称为激素依赖性乳腺癌；如果ER和（或）PR缺失，则该乳腺癌细胞的生长和增殖不再受内分泌的调控，称为非激素依赖性乳腺癌。 C-erbB2癌基因：在正常乳腺组织中呈低表达，在乳腺癌组织中表达率可增高，其表达与乳腺癌分级、淋巴结转移和临床分期呈正相关，表达率越高，预后可能也就越差。 P53基因：p53突变率高的乳腺癌细胞增殖活力强、分化差、恶性度高、侵袭性强和淋巴结转移率高。 COX-2(cyclooxygenase-2)：乳腺癌组织中存在COX-2的表达。COX-2可能是临床评价病人预后、识别术后复发的高危险性病人很有实用价值的指标。 Ki-67：与乳腺癌尤其是淋巴结转移阴性患者的预后相关，有助于确定是否采用辅助性化学治疗。 E-cadherin：黏附分子，可作为乳腺癌的判断预后指标。 PS2：在预测内分泌治疗反应方面，PS2比ER测定可能更有用，PS2的表达是乳腺癌内分泌治疗反应的最好指标。 p63： p63基因本身是一个抑癌基因，p63在乳腺癌的发生、发展过程中起着重要的作用；检测可为乳腺癌的早期诊断、及时治疗及预后判断提供必要的理论依据。 Calponin:在乳腺正常组、增生组、不典型增生组中,几乎所有的肌上皮细胞表达p63、α-SMA和Calponin,而所有的腺上皮细胞3种抗体均为阴性；有助于判断浸润癌、原位癌及不典型增生。 SMA（smooth muscle actin）：平滑肌肌动蛋白是可靠的标记抗体。从乳腺正常组织、良性病变到原位癌,早期浸润和浸润性癌，ME的消失是一逐渐发展的过程。 Cyclin D1：Cyclin D1的高表达可能在人乳腺癌的发生、发展中起重要作用。在乳腺癌中高表达的临床意义是：Cyclin D1的表达与肿瘤大小、TNM分期及腋淋巴结转移相关。

单细胞文献6-COVID-19患者的免疫反应的单细胞景观

Single-cell landscape of immunological responses in patients with COVID-19

影响因子： 20.479PMID： 32788748 期刊年卷：Nat Immunol 2020 09;219(9) 医学一区 免疫学 Q1 3/155

DOI： 10.1038/s41590-020-0762-x

这篇文章和上一篇文章思路、设计、方法基本一致，甚至结论也有相似之处，通讯作者都是院士，但是为什么发的分值相差距大呢？除了文章发表先后顺序外，在样本量和数据分析方面做得更细致一些，亚群分析更细致一些，另外图表也比上一篇美观，这些问题都值得我们反思！

作者实施了单细胞RNA测序（scRNA-seq），观察了中度至重度症状的COVID-19患者外周血单核细胞（PBMC）的免疫反应。作者的研究描绘了COVID-19疾病发展过程中血液免疫细胞的高分辨率转录组图谱，这将有助于更好地了解该疾病的保护性和致病性免疫反应。

在由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染引起的冠状病毒疾病2019（COVID-19）中，疾病严重程度与宿主免疫反应之间的关系尚未完全了解。在这里，作者对5位健康供体和13位COVID-19患者（包括中度，重度和恢复期患者）的外周血样本进行了单细胞RNA测序。通过确定免疫细胞的转录谱，并结合组装的T细胞受体和B细胞受体序列，作者分析了免疫细胞的功能特性。COVID-19患者中的大多数细胞类型均表现出强烈的干扰素-α反应和整体急性炎症反应。此外，高度细胞毒性效应T细胞亚群如CD4+ effector-GNLY (granulysin), CD8+ effector-GNLY and NKT CD160与中度患者的康复有关。在重症患者中，免疫系统的特征是干扰素反应紊乱，免疫力衰竭，T细胞受体组成偏向，T细胞广泛扩散。这些发现说明了疾病进展过程中免疫反应的动态性质。

scRNA-seq（10X基因组学）研究了13例患者和5例健康供体（HD）的PBMC的转录组谱（图 1a ）。将13例COVID-19患者分为三种临床情况：中度（ n  = 7），重度（ n  = 4）和恢复期（conv； n  = 6，其中4例与中度病例配对）（图 1a， b ，还对每个受试者进行了单细胞T细胞受体（TCR）和B细胞受体（BCR）测序。经过统一的单细胞分析流程（请参阅 方法 ），从所有样本的PBMC中的122,542个细胞中获得了约6亿个独特的转录本。在这些细胞中，22,711个细胞（占18.5％）来自HD，37,901个细胞（占30.9％）来自中度状态，24,640个细胞（占20.1％）来自严重状态，而37,290个细胞（占30.4％来自恢复状态）状况。将所有高质量细胞整合到完整且可比较的数据集中，并在校正读取深度和线粒体读取计数后进行主成分分析（补充图 2a，b ）。

图1：HD和COVID-19患者的PBMC的研究设计和单细胞转录谱。

使用基于图的统一流形近似和投影聚类（UMAP），作者根据规范基因标记的表达捕获了14种主要细胞类型或亚型的转录组（图 1c-e 和补充图 2a，b ）。外周血中细胞亚群的组成

(naive-state T (naive T) cells (CD3+CCR7+), activated-state T (activated T) cells (CD3+PRF1+), mucosal-associated invariant T (MAIT) cells (SLC4A10+TRAV1-2+), γδ T cells (TRGV9+TRDV2+), proliferative T (pro T) cells (CD3+MKI67+), natural killer (NK) cells (KLRF1+), B cells (MS4A1+), plasma B cells (MZB1+), CD14+ monocytes (CD14+ mono; LYZ+CD14+), CD16+ monocytes (CD16+ mono; LYZ+FCGR3A+), monocyte-derived dendritic cells (mono DCs; CD1C+), plasmacytoid dendritic cells (pDCs; LILRA4+), platelets (PPBP+)

为了揭示三种情况（中度，重度和转化）中细胞组成的差异并与HDs进行比较，作者根据scRNA-seq数据计算了每个人的PBMC中14种主要细胞类型的相对百分比（图 2a–d ）。活化的T细胞簇的相对百分比在中度患者中达到峰值，甚至在恢复期也没有恢复到正常水平。值得注意的是，幼稚T细胞，MAIT细胞和单DC的相对丰度随着疾病的严重程度而降低，后来在conv患者中这些种群得以恢复（图 2d ）。相比之下，在conv患者中，pro T细胞，血浆B细胞，CD14 +mono和血小板的相对百分比随着疾病的严重程度而增加，后来又下降了。 2d ）。重症患者中CD14 + mono的大量增加是根据最近的一项研究表明，病原性T细胞诱导的炎性单核细胞在COVID-19中引发了炎性风暴（参考文献 22 ）。

图2：疾病状况的细胞组成差异。

接下来，为了研究SARS-CoV-2感染期间的抗病毒和病原体免疫反应，作者评估了两种重要途径的表达水平（基因本体论（GO）生物学过程术语：对干扰素（IFN）-α的反应和急性炎症反应）。跨四个条件的主要细胞类型。作者发现，在COVID-19患者的PBMC中，所有主要细胞类型中对IFN-α的反应均一且显著上调，并且在严重患者中，除血浆B细胞外，几乎所有主要细胞类型中对IFN-α的响应值均最高，其中中度患者的IFN-α反应最大（图 2e ）。另外，除pro T细胞外，急性炎症反应在所选细胞类型的各种条件下均表现出一致且显著的差异。几种细胞类型显示出与疾病严重程度大致对应的急性炎症反应趋势，包括活化的T细胞，γδT细胞，NK细胞和CD16 + mono（图 2e ）。此外，在严重患者中，血浆I型IFN，IFN-γ和其他炎性细胞因子水平最高（补充图 2c ）。这些结果表明，在COVID-19患者中有很强的总体促炎反应（图 2e ）。

为了进一步研究SARS-CoV-2感染后先天免疫细胞的转录组变化（图 3a，b ），作者比较了CD14 +和CD16 +单核细胞中度或重度条件与HD条件的表达模式。作者发现COVID-19患者的IFN反应，髓样白细胞活化，细胞因子产生和核因子（NF）-κB信号通路均涉及显著差异表达的基因（DEG）（图3c，d）。作者发现COVID-19患者的IFN反应，髓样白细胞活化，细胞因子产生和核因子（NF）-κB信号通路均涉及显著差异表达的基因（DEG）（图 3c，d ）。 此外，严重条件下单核细胞中更多的DEG富含分子代谢和分解代谢过程以及细胞因子分泌（补充图 3a ）。对于NK细胞，与单核细胞相似，与IFN反应，细胞因子产生，NF-κB信号通路和白细胞细胞毒性相关的DEGs在COVID-19患者中显著丰富（图 3e，f ），表明先天免疫细胞具有一致的反应感染SARS-CoV-2。此外，与中度患者相比，重症NK细胞的DEGs，例如 ITGB2， CCL5 和 CXCR2 ，与迁移相关的过程更为紧密相关（补充图 3b，c ）。

**图3：在四个条件下个体的先天免疫细胞的特征。 全尺寸图片

与DEG富集结果一致，作者发现SARS-CoV-2感染后单核细胞和NK细胞均显示出明显的IFN和急性炎症反应，特别是在严重患者中（图 2e ）。与HD条件相比，单核细胞和NK细胞中细胞凋亡和迁移的水平也被上调（图 3g ）。与单核细胞和NK细胞中相当的凋亡水平不同，重度患者的先天免疫细胞比中度患者更容易迁移（图 3g 和补充图 3c ）。这些结果表明，在患有COVID-19的患者中，大多数先天免疫细胞类型均表现出强烈的IFN反应。

为了表征个体在四种情况下个体T细胞亚群的变化，作者从PBMC中亚群化T细胞，并根据典型T细胞标志物的表达和分布获得12个亚群（图 4a，b ）：

CD4 + T细胞的6种亚型（CD3E + CD4+）， CD8 + T细胞的3种亚型（CD3E + CD8A +） NKT细胞的3种亚型（CD3E + CD4 – CD8A –TYROBP +）

图4：T细胞亚群的免疫学特征

源数据

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CD4 + T细胞簇的六个亚型 naive CD4+ (CD4+ naive) T cell (CCR7+SELL+), memory CD4+ (CD4+ memory) T cell (S100A4+GPR183+), effector memory CD4+ T cell (S100A4+GPR183+GZMA+) regulatory T (Treg) cell (FOXP3+IL2RA+) 亚型，

两种effector CD4 + T亚型： CD4+ effector-GZMK and CD4+ effector-GNLY。CD4+ effector-GNLY簇的特点是与细胞毒性，包括相关联的基因的高表达NKG7，GZMA，GZMB，GZMH和GNLY，而CD4+ effector-GZMK 簇显示出的高表达GZMK基因（图4b和补充图4a，b）。此外，CD4+ effector-GNLY细胞表现出高表达的TBX21，表明它们是1型辅助性T（T H1）样细胞（补充图4c）。相反，CD4+ effector-GZMK和effector memory CD4+ T cell具有高表达GATA3的2型辅助T（T H 2）细胞样特征（补充图4c）。

CD8 + T细胞簇的三个亚型

CD8+ (CD8+ naive) T cell subset (CCR7+SELL+) and two effector CD8+ T cell subsets (CD8+ effector-GZMK and CD8+ effector-GNLY)，它们都具有高表达的GZMA和NKG7。 CD8+ effector-GZMK独特表达GZMK，而CD8+ effector-GNLY显示出相对高的表达水平GZMB / H和GNLY（图4B和补充图4A，B）。

NKT细胞簇的三个亚型被定义为 NKT (NKT naive) cells (CCR7+SELL+), CD56+ NKT (NKT CD56)，CD160+ NKT (NKT CD160) （图 4a，b ）**。

为了深入了解T细胞亚群中的特征，作者评估了每个簇在四个条件下的分布（图 4c 和补充图 4d，e ）。值得注意的是，与HD相比，COVID-19患者的effector T cells （CD4+ naive, CD4+ memory, CD4+ effector memory, Treg, CD8+naive and NKT naive subsets）的比例下降（图 图4c 和补充图 4D ）。即使在转化条件下，CD4+ naive, CD8+ naive and Treg 的比例簇没有恢复到HD的水平（图 4c 和补充图 4d ）。相反，COVID-19患者的CD4+ effector-GNLY, CD8+ effector-GNLY, NKT CD56 and NKT CD160子集的活跃状态T细胞子集的比例增加，这些细胞毒性子集甚至以高比例存在在conv患者中（图 4c ）。特别要注意的是，HDs中几乎不存在CD4+ effector-GNLY 亚群，但在中度，重度和转化性患者中高度丰富。此外，与中度患者相比，重度患者的NKT CD160亚群的丰度显著降低。

然后，作者评估了在四种情况下不同效应子状态T细胞亚群的细胞毒性和衰竭评分（图 4d 和补充图 4f ）。CD4+ effector-GNLY, CD8+ effector-GNLY, NKT CD56 and NKT CD160子集显示出比其他子集更高的细胞毒性评分。在这些高度细胞毒性的簇中，HDs的细胞毒性评分最低，而中度状态则显示最高的细胞毒性状态，但CD4+ effector-GNLY亚群除外（图 4d，e 和补充图 4f ）。同时，CD4+ effector-GZMK, CD8+ effector-GZMK and NKT CD160 亚群显示出比其他亚组更高的疲劳评分。在这些精疲力竭的亚组中，HDs的精疲力竭评分最低，而重症患者表现为最精疲力竭状态（图 4d，e 和补充图 4f ），这与先前检查重症患者CD8 + T细胞的功能研究一致并发现疲惫不堪的状态和功能受损 23 。

为了进一步研究SARS-CoV-2感染后T细胞中差异转录组的变化，作者比较了中度或重度之间的效应T细胞（排除CD4+ naive, CD4+ memory, CD8+ naive and NKT naive）的表达谱。HD条件。作者观察到，在COVID-19患者中上调的DEG参与了以下过程，包括IFN反应，细胞因子产生，细胞杀伤，白细胞-细胞粘附和细胞骨架组织（图 4f，g 和补充图 4i ）。此外，使用凋亡和迁移评分系统，作者观察到严重患者的T细胞可能经历了迁移和凋亡（图 4h，i 和补充图 4g，h ）。在重症患者的PBMC中的细胞死亡和迁移途径的活化显著表明，细胞死亡和淋巴细胞迁移可以与淋巴细胞减少，在患者中观察到严重COVID-19的常见现象（参考文献相关联 18 ， 19 ， 24 ）。

接下来，为了深入了解各个T细胞之间的克隆关系以及在四个条件下V（D）J基因的使用，作者从TCR测序中重建了TCR序列（补充表 2 ）。简而言之，除了三个NKT子集外，所有子集中具有匹配的TCR信息的细胞超过70％（图 5a