BMP signaling: at the gate between activated melanocyte stem cells and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Through recurrent bouts synchronous with the hair cycle, quiescent melanocyte stem cells (McSCs) become activated to generate proliferative progeny that differentiate into pigment-producing melanocytes. The signaling factors orchestrating these events remain incompletely understood. Here, we use single-cell RNA sequencing with comparative gene expression analysis to elucidate the transcriptional dynamics of McSCs through quiescence, activation, and melanocyte maturation. Unearthing converging signs of increased WNT and BMP signaling along this progression, we endeavored to understand how these pathways are integrated. Employing conditional lineage-specific genetic ablation studies in mice, we found that loss of BMP signaling in the lineage leads to hair graying due to a block in melanocyte maturation. We show that interestingly, BMP signaling functions downstream from activated McSCs and maintains WNT effector, transcription factor LEF1. Employing pseudotime analysis, genetics, and chromatin landscaping, we show that following WNT-mediated activation of McSCs, BMP and WNT pathways collaborate to trigger the commitment of proliferative progeny by fueling LEF1- and MITF-dependent differentiation. Our findings shed light upon the signaling interplay and timing of cues that orchestrate melanocyte lineage progression in the hair follicle and underscore a key role for BMP signaling in driving complete differentiation.
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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 ».