Single-cell analysis reveals fibroblast heterogeneity and myeloid-derived adipocyte progenitors in murine skin wounds
Notice bibliographique
Résumé
During wound healing in adult mouse skin, hair follicles and then adipocytes regenerate. Adipocytes regenerate from myofibroblasts, a specialized contractile wound fibroblast. Here we study wound fibroblast diversity using single-cell RNA-sequencing. On analysis, wound fibroblasts group into twelve clusters. Pseudotime and RNA velocity analyses reveal that some clusters likely represent consecutive differentiation states toward a contractile phenotype, while others appear to represent distinct fibroblast lineages. One subset of fibroblasts expresses hematopoietic markers, suggesting their myeloid origin. We validate this finding using single-cell western blot and single-cell RNA-sequencing on genetically labeled myofibroblasts. Using bone marrow transplantation and Cre recombinase-based lineage tracing experiments, we rule out cell fusion events and confirm that hematopoietic lineage cells give rise to a subset of myofibroblasts and rare regenerated adipocytes. In conclusion, our study reveals that wounding induces a high degree of heterogeneity among fibroblasts and recruits highly plastic myeloid cells that contribute to adipocyte regeneration.
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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) | 0,001 | 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 ».