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Enregistrement W4200090979 · doi:10.1101/2021.12.23.473945

A single-cell atlas of human fetal lung development between 14 and 19 weeks of gestation

2021· preprint· en· W4200090979 sur OpenAlexaff
Laurent Renesme, Flore Lesage, David Cook, Shumei Zhong, Satu Hänninen, Olli Carpén, Ivana Mižíková, Bernard Thébaud

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCell typeCellLungNotch signaling pathwayPopulationFetusTrophoblastPathologyCell biologyReceptorImmunologyGeneticsInternal medicineMedicinePregnancyPlacenta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rationale Human lung development has been mainly described in morphologic studies and the potential underlying molecular mechanisms were extrapolated from animal models. Therefore, there is a need to gather knowledge from native human lung tissue. In this study we describe changes at a single-cell level in human fetal lungs during the pseudoglandular stage. Methods We report the cellular composition, cell trajectories and cell-to-cell communication in developing human lungs with single-nuclei RNA sequencing (snRNA-seq) on 23,251 nuclei isolated from nine human fetuses with gestational ages between 14 to 19 weeks of gestation. Results We identified nine different cell types, including a rare pulmonary neuroendocrine cells population. For each cell type, marker genes are reported, and selected marker genes are used for spatial validation with fluorescent RNA in situ hybridization. Enrichment and developmental trajectory analysis provide insight into molecular mechanisms and signaling pathways within individual cell clusters according to gestational age. Lastly, ligand-receptor analysis highlights determinants of cell-to-cell communication among the different cell types through the pseudoglandular stage, including general developmental pathways (NOTCH and TGFB), as well as more specific pathways involved in vasculogenesis, neurogenesis, and immune system regulation. Conclusion These findings provide a clinically relevant background for research hypotheses generation in projects studying normal or impaired lung development and help to develop and validate surrogate models to study human lung development, such as human lung organoids. TAKE HOME MESSAGE Using a single-cell transcriptomic approach (single-nuclei RNA sequencing), we describe here, for the first time, the cellular landscape, cell developmental trajectories, and cell-to-cell communication in the developing human lung during the pseudoglandular stage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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