Extensive cellular heterogeneity of X inactivation revealed by single-cell allele-specific expression in human fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In eutherian mammals, X chromosome inactivation (XCI) provides a dosage compensation mechanism where in each female cell one of the two X chromosomes is randomly silenced. However, some genes on the inactive X chromosome and outside the pseudoautosomal regions escape from XCI and are expressed from both alleles (escapees). Given the relevance of the escapees in biology and medicine, we investigated XCI at an unprecedented single-cell resolution. We combined deep single-cell RNA sequencing with whole genome sequencing to examine allelic specific expression (ASE) in 935 primary fibroblast and 48 lymphoblastoid single cells from five female individuals. In this framework we integrated an original method to identify and exclude doublets of cells. We have identified 55 genes as escapees including 5 novel escapee genes. Moreover, we observed that all genes exhibit a variable propensity to escape XCI in each cell and cell type, and that each cell displays a distinct expression profile of the escapee genes. We devised a novel metric, the Inactivation Score (IS), defined as the mean of the allelic expression profiles of the escapees per cell, and discovered a heterogeneous and continuous degree of cellular XCI with extremes represented by “inactive” cells, i.e., exclusively expressing the escaping genes from the active X chromosome, and “escaping” cells, expressing the escapees from both alleles. Intriguingly we found that XIST is the major genetic determinant of IS, and that XIST expression, higher in G0 phase, is negatively correlated with the expression of escapees, inactivated and pseudoautosomal genes. In this study we use single-cell allele specific expression to identify novel escapees in different tissues and provide evidence of an unexpected cellular heterogeneity of XCI driven by a possible regulatory activity of XIST .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».