Comprehensive microRNA expression profiling of the hematopoietic hierarchy
Notice bibliographique
Résumé
The hematopoietic system produces a large number of highly specialized cell types that are derived through a hierarchical differentiation process from a common stem cell population. miRNAs are critical players in orchestrating this differentiation. Here, we report the development and application of a high-throughput microfluidic real-time quantitative PCR (RT-qPCR) approach for generating global miRNA profiles for 27 phenotypically distinct cell populations isolated from normal adult mouse hematopoietic tissues. A total of 80,000 RT-qPCR assays were used to map the landscape of miRNA expression across the hematopoietic hierarchy, including rare progenitor and stem cell populations. We show that miRNA profiles allow for the direct inference of cell lineage relations and functional similarity. Our analysis reveals a close relatedness of the miRNA expression patterns in multipotent progenitors and stem cells, followed by a major reprogramming upon restriction of differentiation potential to a single lineage. The analysis of miRNA expression in single hematopoietic cells further demonstrates that miRNA expression is very tightly regulated within highly purified populations, underscoring the potential of single-cell miRNA profiling for assessing compartment heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».