MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883778176 · doi:10.1038/s41422-018-0066-y

Single-cell RNA-seq reveals the diversity of trophoblast subtypes and patterns of differentiation in the human placenta 

2018· article· en· W2883778176 sur OpenAlexaff
Yawei Liu, Xiaoying Fan, Rui Wang, Xiaoyin Lu, Yan-Li Dang, Huiying Wang, Haiyan Lin, Cheng Zhu, Hao Ge, James C. Cross, Hongmei Wang

Notice bibliographique

RevueCell Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCytotrophoblastBiologyPlacentationTrophoblastPlacentaRNACellular differentiationCellCell biologyGeneImmunologyPregnancyFetusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The placenta is crucial for a successful pregnancy and the health of both the fetus and the pregnant woman. However, how the human trophoblast lineage is regulated, including the categorization of the placental cell subtypes is poorly understood. Here we performed single-cell RNA sequencing (RNA-seq) on sorted placental cells from first- and second-trimester human placentas. New subtypes of cells of the known cytotrophoblast cells (CTBs), extravillous trophoblast cells (EVTs), Hofbauer cells, and mesenchymal stromal cells were identified and cell-type-specific gene signatures were defined. Functionally, this study revealed many previously unknown functions of the human placenta. Notably, 102 polypeptide hormone genes were found to be expressed by various subtypes of placental cells, which suggests a complex and significant role of these hormones in regulating fetal growth and adaptations of maternal physiology to pregnancy. These results document human placental trophoblast differentiation at single-cell resolution and thus advance our understanding of human placentation during the early stage of pregnancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations428
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell ResearchMême sujetPregnancy and preeclampsia studiesTravaux en français237 207