CD分子的前生今世
CD 分子（Cluster of Differentiation，分化群）是免疫细胞及其他细胞表面一类重要分子的国际统一命名体系，由人类细胞分化分子（HCDM）组织通过人类白细胞分化抗原（HLDA）研讨会规范命名。
1982 年，第一届 HLDA 研讨会于巴黎召开，此次会议首次对大量相关抗体展开系统性评估与比对。此后，历届 HLDA 研讨会均延续了多实验室盲法分析的经典研究模式：由组织实验室接收各机构提交的抗体，经编码处理后分发至各检测实验室；后者在对多种细胞类型进行检测时，全程不了解抗体的预期反应性，仅依据实验结果反馈至组织实验室进行汇总分析。这种严谨的方法能够筛选出稳定性优异的试剂 —— 即那些在不同实验条件下均能保持可靠性能的抗体。
正是通过这些研讨会，分化群（CD）命名体系得以确立：具有相似反应模式的抗体组被统一命名为 “分化群”（CD），截至 2009 年人 CD 的序号已从 CD1 命名至 CD350 。如今，CD 抗体已广泛应用于疾病的基础研究、临床鉴别诊断、病情监测及靶向治疗等多个领域，成为连接基础免疫学与临床实践的重要工具。
为清晰呈现各 CD 分子在不同细胞上的表达情况，HCDM 启动了多机构合作的 CD Maps 研究项目,旨在通过标准化的多色流式细胞术协议生成人类免疫细胞表面的高分辨率图谱。在此，我们展示了CD Maps研究第一阶段的结果，包括47个细胞群体和亚群中CD1至CD100的表达特征。为实现这一目标设计了4个panel：
结果展示如下：
以下是CD1~CD100表达图谱
图示说明：
CD 标志物的表达通过颜色编码呈现：蓝色表示阴性，红色表示阳性；
圆点大小对应 PE 阳性细胞的频率（百分比）；
颜色和大小均基于所有测量样本的中位数值。
样本来源标注：外周血（#FA7D7D）、胸腺（#CF0404）、扁桃体（#942626）。
图中展示了42种细胞亚群中所有 CD 标志物（包含 FMO 对照，共 115 种）的表达情况，表达水平以荧光强度 [log10 (中位 ABC)] 呈现。
所选细胞群包括：
●T 细胞相关：初始 CD4?T 细胞（TCD4naive）、CD4?效应记忆 T 细胞（TCD4EM）、CD4?中央记忆 T 细胞（TCD4CM）、CD4?TEMRA 细胞（TCD4TEMRA）、初始 CD8?T 细胞（TCD8naive）、CD8?效应记忆 T 细胞（TCD8EM）、CD8?中央记忆 T 细胞（TCD8CM）、CD8?TEMRA 细胞（TCD8TEMRA）、γδT 细胞（Tgd）、CD45RAdim CD27? CD8?T 细胞（TCD8RAdim）；
●双阴性 / 单阳性细胞相关：CD34?双阴性细胞（DN34p）、CD34?CD1a?双阴性细胞（DN34m1ap）、CD4?未成熟单阳性细胞（CD4ISP）、CD3?双阳性细胞（DP3m）、CD3?双阳性细胞（DP3p）、CD4?单阳性 CD1a?细胞（CD4SP1ap）、CD4?单阳性细胞（CD4SP1am）、CD8?单阳性 CD1a?细胞（CD8SP1ap）、CD8?单阳性细胞（CD8SP1am）；
●B 细胞及浆细胞相关：CD27?IgM?IgD?B 细胞（Bdn）、初始 B 细胞（Bnaive）、天然效应 B 细胞（BnatEff）、仅表达 IgM 的 B 细胞（BIgM）、转换记忆 B 细胞（BswMem）、CD27 高表达浆细胞（B27high）、扁桃体初始 B 细胞（BnaiveTo）、中心细胞（CC）、中心母细胞（CB）、非转换记忆 B 细胞（UnswtMem）、转换记忆 B 细胞（SwtMem）、浆细胞（PC）、CD138 阴性浆细胞（CD138negPC）、CD138 阳性浆细胞（CD138posPC）；
●其他免疫细胞：嗜酸性粒细胞（Eosin）、中性粒细胞（Neutro）、非经典单核细胞（noncMono）、经典单核细胞（classMono）、中间型单核细胞（interMono）、嗜碱性粒细胞（Baso）、浆细胞样树突状细胞（pDC）、自然杀伤细胞（NK）、髓系树突状细胞（mDC）。
同时，您也可以到http://bioinformin.cesnet.cz/CDmaps/上查询更详细的CD分子表达信息。可以从特定问题（Q1、Q2、Q3 等）或角度切入数据研究。点击标签后，可对数据进行筛选和选择，并生成与原始论文中类似的图表。具体功能如下：
Q1：探究 CD 标志物在细胞成熟过程中的变化规律。
Q2：查看特定细胞亚群中 CD 标志物的表达情况。
Q3：分析不同细胞群体间哪些标志物存在显著差异。
Q4：获取多个细胞亚群及大量 CD 标志物的压缩概览。
Q5：展示 CD 标志物在各细胞亚群中的表达谱，并用圆点大小体现第二个变量。
Q6：呈现单个细胞亚群中所有 CD 标志物的表达水平排序。
HCA：进行层次聚类分析。
PCA：进行主成分分
文献
【1】TomasKalina,KarelFišer,MartinPérez-Andrés ,etc。CD Maps—Dynamic Pro?ling of CD1–CD100 Surface Expression on Human Leukocyte and Lymphocy Subsets.FrontiersinImmunolog.ORIGINALRESEARCH published:23October2019 doi:10.3389/?mmu.2019.02434
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