Transcriptome profiles of isolated murine Achilles tendon proper‐ and peritenon‐derived progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Progenitor cells of the tendon proper and peritenon have unique properties that could impact their utilization in tendon repair strategies. While a few markers have been found to aid in distinguishing progenitors cells from each region, there is great value in identifying more markers. In this study, we hypothesized that RNAseq could be used to improve our understanding of those markers that define these cell types. Transcriptome profiles were generated for pools of mouse Achilles tendon progenitor cells from both regions and catalogues of potential markers were generated. Moreover, common (e.g., glycoprotein, signaling, and proteinaceous extracellular matrix) and unique (e.g., cartilage development versus angiogenesis and muscle contraction) biological processes and molecular functions were described for progenitors from each region. Real-time quantitative PCR of a subset of genes was used to gain insight into the heterogeneity amongst individual progenitor colonies from each region. Markers like Scx, Mkx, Thbs4, and Wnt10a were consistently able to distinguish tendon proper progenitors from peritenon progenitors; expression variability for other genes suggested greater cell type complexity for potential peritenon progenitor markers. This is the first effort to define Achilles tendon progenitor markers by region. Further efforts to investigate the value of these cataloged markers are required by screening more individual colonies of progenitors for more markers. Clinical Significance: Findings from this study advance efforts in the discernment of cell type specific markers for tendon proper and peritenon progenitor cells; insight into marker sets could improve tracking and sorting strategies for these cells for future therapeutic strategies. © 2018 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 37:1409-1418, 2019.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».