BNC1 regulates cell heterogeneity in human pluripotent stem cell-derived epicardium
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The murine developing epicardium heterogeneously expresses the transcription factors TCF21 and WT1. Here, we show that this cell heterogeneity is conserved in human epicardium, regulated by BNC1 and associated with cell fate and function. Single cell RNA sequencing of epicardium derived from human pluripotent stem cells (hPSC-epi) revealed that distinct epicardial subpopulations are defined by high levels of expression for the transcription factors BNC1 or TCF21. WT1+ cells are included in the BNC1+ population, which was confirmed in human foetal hearts. THY1 emerged as a membrane marker of the TCF21 population. We show that THY1+ cells can differentiate into cardiac fibroblasts (CFs) and smooth muscle cells (SMCs), whereas THY1− cells were predominantly restricted to SMCs. Knocking down BNC1 during the establishment of the epicardial populations resulted in a homogeneous, predominantly TCF21high population. Network inference methods using transcriptomic data from the different cell lineages derived from the hPSC-epi delivered a core transcriptional network organised around WT1, TCF21 and BNC1. This study unveils a list of epicardial regulators and is a step towards engineering subpopulations of epicardial cells with selective biological activities.
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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 | 0,000 | 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 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 ».