Integrated analysis of high throughput transcriptomic data revealed specific gene expression signature of cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acquiring a specific transcriptomic signature of the human and mouse cardiomyocyte (CM) will greatly increase our understanding of their biology and associated diseases that remain the most deadly across the world. In this study, using comprehensive transcriptomic mining of 91 cell types over 877 samples from bulk RNA-sequencing, single cell RNA-sequencing, and microarray techniques, we describe a unique 118-gene signature of human and mouse primary CMs. Once we had access to this CM-specific gene signature, we investigated the spatial heterogeneity of CMs throughout the heart tissue. Moreover, we compared the CM-specific gene signature to that of CMs derived from 10 differentiation protocols, and we identified the protocols that generate cells most similar to primary CMs. Finally, we looked at the specific differences between primary and differentiated CMs and found that differentiated cells underexpress genes related to CM development and maturity. The differentiated cells conversely overexpressed cell cycle-related genes, resulting in the progenitor features that remain in differentiated CMs compared to primary adult CMs. The presence of histone post translational modification H3K27ac from ChIP sequencing data sets were used to confirm transcriptomic findings. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive study to date that unravels the unique transcriptomic signature of primary and differentiated CMs. This study provides important insights into our understanding of CM biology and the molecular mechanisms that make them such a unique cell type. Moreover, the specific transcriptomic signature of CMs could be used in developmental studies, stem cell therapy, regenerative medicine, and drug screening assays.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».