Quantitative 3D imaging of the cranial microvascular environment at single-cell resolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vascularization is critical for skull development, maintenance, and healing. Yet, there remains a significant knowledge gap in the relationship of blood vessels to cranial skeletal progenitors during these processes. Here, we introduce a quantitative 3D imaging platform to enable the visualization and analysis of high-resolution data sets (>100 GB) throughout the entire murine calvarium. Using this technique, we provide single-cell resolution 3D maps of vessel phenotypes and skeletal progenitors in the frontoparietal cranial bones. Through these high-resolution data sets, we demonstrate that CD31 hi Emcn hi vessels are spatially correlated with both Osterix+ and Gli1+ skeletal progenitors during postnatal growth, healing, and stimulated remodeling, and are concentrated at transcortical canals and osteogenic fronts. Interestingly, we find that this relationship is weakened in mice with a conditional knockout of PDGF-BB in TRAP+ osteoclasts, suggesting a potential role for osteoclasts in maintaining the native cranial microvascular environment. Our findings provide a foundational framework for understanding how blood vessels and skeletal progenitors spatially interact in cranial bone, and will enable more targeted studies into the mechanisms of skull disease pathologies and treatments. Additionally, our technique can be readily adapted to study numerous cell types and investigate other elusive phenomena in cranial bone biology.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».