Patterning the embryonic pulmonary mesenchyme
Notice bibliographique
Résumé
Smooth muscle guides the morphogenesis of several epithelia during organogenesis, including the mammalian airways. However, it remains unclear how airway smooth muscle differentiation is spatiotemporally patterned and whether it originates from transcriptionally distinct mesenchymal progenitors. Using single-cell RNA-sequencing of embryonic mouse lungs, we show that the pulmonary mesenchyme contains a continuum of cell identities, but no transcriptionally distinct progenitors. Transcriptional variability correlates with spatially distinct sub-epithelial and sub-mesothelial mesenchymal compartments that are regulated by Wnt signaling. Live-imaging and tension-sensors reveal compartment-specific migratory behaviors and cortical forces and show that sub-epithelial mesenchyme contributes to airway smooth muscle. Reconstructing differentiation trajectories reveals early activation of cytoskeletal and Wnt signaling genes. Consistently, Wnt activation induces the earliest stages of smooth muscle differentiation and local accumulation of mesenchymal F-actin, which influences epithelial morphology. Our single-cell approach uncovers the principles of pulmonary mesenchymal patterning and identifies a morphogenetically active mesenchymal layer that sculpts the airway epithelium.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».