Single‐Cell <scp>RNA</scp>‐Sequencing Reveals the Breadth of Osteoblast Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The current paradigm of osteoblast fate is that the majority undergo apoptosis, while some further differentiate into osteocytes and others flatten and cover bone surfaces as bone lining cells. Osteoblasts have been described to exhibit heterogeneous expression of a variety of osteoblast markers at both transcriptional and protein levels. To explore further this heterogeneity and its biological significance, Venus‐positive (Venus+) cells expressing the fluorescent protein Venus under the control of the 2.3‐kb Col1a1 promoter were isolated from newborn mouse calvariae and subjected to single‐cell RNA sequencing. Functional annotation of the genes expressed in 272 Venus+ single cells indicated that Venus+ cells are osteoblasts that can be categorized into four clusters. Of these, three clusters (clusters 1 to 3) exhibited similarities in their expression of osteoblast markers, while one (cluster 4) was distinctly different. We identified a total of 1920 cluster‐specific genes and pseudotime ordering analyses based on established concepts and known markers showed that clusters 1 to 3 captured osteoblasts at different maturational stages. Analysis of gene co‐expression networks showed that genes involved in protein synthesis and protein trafficking between endoplasmic reticulum (ER) and Golgi are active in these clusters. However, the cells in these clusters were also defined by extensive heterogeneity of gene expression, independently of maturational stage. Cells of cluster 4 expressed Cd34 and Cxcl12 with relatively lower levels of osteoblast markers, suggesting that this cell type differs from actively bone‐forming osteoblasts and retain or reacquire progenitor properties. Based on expression and machine learning analyses of the transcriptomes of individual osteoblasts, we also identified genes that may be useful as new markers of osteoblast maturational stages. Taken together, our data show much more extensive heterogeneity of osteoblasts than previously documented, with gene profiles supporting diversity of osteoblast functional activities and developmental fates. © 2021 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.
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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) | 0,001 | 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 ».