Absolute Scaling of Single-Cell Transcriptomes Reveals Pervasive Hypertranscription in Adult Stem and Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Hypertranscription facilitates biosynthetically demanding cellular state transitions through global upregulation of the nascent transcriptome. Despite its potential widespread relevance, documented examples of hypertranscription remain few and limited predominantly to early development. This limitation is in large part due to the fact that modern sequencing approaches, including single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), generally assume similar levels of transcriptional output per cell. Here, we use molecule counting and spike-in normalization to develop absolute scaling of single-cell RNA sequencing data. Absolute scaling enables an estimation of total transcript abundances per cell, which we validate in embryonic stem cell (ESC) and germline data and apply to adult mouse organs at steady-state or during regeneration. The results reveal a remarkable dynamic range in transcriptional output among adult cell types. We find that many different multipotent stem and progenitor cell populations are in a state of hypertranscription, including in the hematopoietic system, intestine and skin. Hypertranscription marks cells with multilineage potential in adult organs, is redeployed in conditions of tissue injury, and can precede by 1-2 days bursts of proliferation during regeneration. In addition to the association between hypertranscription and the stem/progenitor cell state, we dissect the relationship between transcriptional output and cell cycle, ploidy and secretory behavior. Our analyses reveal a common set of molecular pathways associated with hypertranscription across adult organs, including chromatin remodeling, DNA repair, ribosome biogenesis and translation. Our findings introduce an approach towards maximizing single-cell RNA-seq profiling. By applying this methodology across a diverse collection of cell states and contexts, we put forth hypertranscription as a general and dynamic cellular program that is pervasively employed during development, organ maintenance and regeneration. SUMMARY STATEMENT Absolute scaling of single-cell transcriptomic data reveals highly dynamic global levels of transcription across adult cell lineages
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».