Cells and gene expression programs in the adult human heart
Notice bibliographique
Résumé
Summary Cardiovascular disease is the leading cause of death worldwide. Advanced insights into disease mechanisms and strategies to improve therapeutic opportunities require deeper understanding of the molecular processes of the normal heart. Knowledge of the full repertoire of cardiac cells and their gene expression profiles is a fundamental first step in this endeavor. Here, using large-scale single cell and nuclei transcriptomic profiling together with state-of-the-art analytical techniques, we characterise the adult human heart cellular landscape covering six anatomical cardiac regions (left and right atria and ventricles, apex and interventricular septum). Our results highlight the cellular heterogeneity of cardiomyocytes, pericytes and fibroblasts, revealing distinct subsets in the atria and ventricles indicative of diverse developmental origins and specialized properties. Further we define the complexity of the cardiac vascular network which includes clusters of arterial, capillary, venous, lymphatic endothelial cells and an atrial-enriched population. By comparing cardiac cells to skeletal muscle and kidney, we identify cardiac tissue resident macrophage subsets with transcriptional signatures indicative of both inflammatory and reparative phenotypes. Further, inference of cell-cell interactions highlight a macrophage-fibroblast-cardiomyocyte network that differs between atria and ventricles, and compared to skeletal muscle. We expect this reference human cardiac cell atlas to advance mechanistic studies of heart homeostasis and disease.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».