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Enregistrement W2983086552 · doi:10.1182/blood-2019-121109

Understanding Erythropoiesis Using Quantitative Proteomics and Single Cell Mass Cytometry

2019· article· en· W2983086552 sur OpenAlexaff
Marjorie Brand

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHaematopoiesisErythropoiesisProgenitor cellCell biologyGATA1ReprogrammingStem cellEctopic expressionTranscription factorCellular differentiationCellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of erythropoiesis whereby hematopoietic stem cells (HSC) differentiate into cells with increasingly restricted potential is regulated by a network of lineage-specifying transcription factors (LS-TFs) that promote erythropoiesis while simultaneously repressing other hematopoietic lineages. While TFs that stimulate differentiation towards the erythroid lineage (such as GATA1 and KLF1/EKLF) are more abundant in erythroid progenitors and precursors, these proteins are also expressed in hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs) although at very low levels. This suggests that the dosage of TFs plays an important role in lineage determination. Consistent with this, previous lineage reprogramming experiments have shown that ectopic expression of the same LS-TF can give rise to distinct cell fates depending on the TF's abundance. Furthermore, a controversial model proposed that TFs belonging to competing hematopoietic lineages are co-expressed in bipotential progenitors, and that changes in their relative levels drive differentiation towards one fate or another. Taken together, this suggests that changes in LS-TFs stoichiometry may be central to cell fate choice and lineage commitment. While gene regulatory networks have been established to model the process of cell fate decision in bipotential progenitors, these network models are based on mRNA measurements and have not integrated protein levels of TFs. This is a problem as protein levels do not always correlate with mRNA levels, and as such the gene regulatory network underlying erythroid lineage determination is currently unclear. While standard proteomic approaches such as Western blot or data-dependent mass spectrometry (i.e. shotgun mass spectrometry) are useful to measure changes in the relative level of a single protein over time, these approaches do not provide information on the relative levels between several proteins in the same sample, and as such, changes in protein stoichiometry for master regulators of erythropoiesis remain mostly unknown. To address these questions and to provide a better understanding of the role and importance of quantitative changes in LS-TFs for the process of erythroid lineage commitment, we have used a combination of single cell proteomic (i.e. mass cytometry or CyTOF) and targeted mass spectrometry (i.e. SRM for selected reaction monitoring coupled with the spiking of known amounts of internal standard peptides) approaches to measure changes in protein levels of master regulators of hematopoiesis and erythropoiesis. As a model system for human erythropoiesis, we used cord-blood derived CD34+ HSPCs that are driven to differentiate along the erythroid lineage using a combination of growth factors and cytokines 1. Cells were harvested every second day from HSPCs to differentiated erythroid cells. For CyTOF analysis, cells were barcoded at each time-point, combined and stained with a cocktail of antibodies against 11 cell surface markers and 16 TFs. Clustering analysis was then used to establish a temporal trajectory of erythropoiesis. The data revealed that competing LS-TFs proteins (e.g. KLF1 a pro-erythroid factor and FLI1 a pro-megakaryocyte factor) are co-expressed in bipotential progenitors at equimolar levels. Furthermore, relative levels of KLF1 vs FLI1 change gradually as the cells progress along the erythroid trajectory. Finally, ectopic expression of FLI1 in early progenitors actively deviates cells from their preferred erythroid trajectory towards a megakaryocytic lineage 2. Thus, our results support the concept that temporally-regulated quantitative changes in TFs protein levels in individual hematopoietic progenitors are key determinants of cell fate decision in human erythropoiesis. Current studies are ongoing to identify additional pairs of LS-TFs that regulate other hematopoietic transitions. Furthermore, a dynamic gene regulatory network of erythroid lineage commitment that integrates protein and mRNA data for master regulators of hematopoiesis has been established. Giarratana MC, Kobari L, Lapillonne H, et al. Ex vivo generation of fully mature human red blood cells from hematopoietic stem cells. Nat Biotechnol. 2005;23(1):69-74. Palii CG, Cheng Q, Gillespie MA, et al. Single-Cell Proteomics Reveal that Quantitative Changes in Co-expressed Lineage-Specific Transcription Factors Determine Cell Fate. Cell Stem Cell. 2019;24(5):812-820 e815. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2019
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