<i>HLF</i> expression defines the human hematopoietic stem cell state
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic stem cells (HSCs) sustain blood cell homeostasis throughout life and can regenerate all blood lineages after transplantation. Despite this clear functional definition, highly enriched isolation of human HSCs can currently only be achieved through combinatorial assessment of multiple surface antigens. Although several transgenic HSC reporter mouse strains have been described, no analogous approach to prospectively isolate human HSCs has been reported. To identify genes with the most selective expression in human HSCs, we profiled population and single-cell transcriptomes of unexpanded and ex vivo cultured cord blood-derived hematopoietic stem and progenitor cells as well as peripheral blood, adult bone marrow, and fetal liver. On the basis of these analyses, we propose the master transcription factor HLF (hepatic leukemia factor) as one of the most specific HSC marker genes. To directly track its expression in human hematopoietic cells, we developed a genomic HLF reporter strategy, capable of selectively labeling the most immature blood cells on the basis of a single engineered parameter. Most importantly, HLF-expressing cells comprise all stem cell activity in culture and in vivo during serial transplantation. Taken together, these results experimentally establish HLF as a defining gene of the human HSC state and outline a new approach to continuously mark these cells with high fidelity.
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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 ».