Single-cell Transcriptomic Analysis Reveals the Cellular Heterogeneity of Mesenchymal Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ex vivo -expanded mesenchymal stem cells (MSCs) have been demonstrated to be a heterogeneous mixture of cells exhibiting varying proliferative, multipotential, and immunomodulatory capacities. However, the exact characteristics of MSCs remain largely unknown. By single-cell RNA sequencing of 61,296 MSCs derived from bone marrow and Wharton’s jelly, we revealed five distinct subpopulations. The developmental trajectory of these five MSC subpopulations were mapped, revealing a differentiation path from stem-like active proliferative cells (APCs) to multipotent progenitor cells, followed by the branching into two paths – adipogenesis or osteochondrogenesis – and subsequent differentiation into unipotent prechondrocytes. The stem-like APCs, expressing the perivascular mesodermal progenitor markers CSPG4/MCAM/NES , uniquely exhibited strong proliferation and stemness signatures. Remarkably, the prechondrocyte subpopulation specifically expressed immunomodulatory genes and was able to suppress activated CD3 + T cell proliferation in vitro , supporting the role of this population in immunoregulation. In summary, our analysis mapped the heterogeneous subpopulations of MSCs and identified two subpopulations with potential functions in self-renewal and immunoregulation. Our findings advance the definition of MSCs by identifying the specific functions of its heterogeneous cellular composition, allowing for more specific and effective MSC application through the purification of its functional subpopulations.
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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) | 0,001 | 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 ».