Spatial compartmentalization of signalling imparts source-specific functions on secreted factors
Notice bibliographique
Résumé
Summary Efficient regeneration requires multiple cell types acting in a coordination. To better understand the intercellular networks involved and how they change when regeneration fails, we profiled the transcriptome of hematopoietic, stromal, myogenic, and endothelial cells over 14 days following acute muscle damage. A time-resolved computational model of interactions was generated, and VEGFA-driven endothelial engagement was identified as a key differentiating feature in models of successful and failed regeneration. In addition, it revealed that the majority of secreted signals, including VEGFA, are simultaneously produced by multiple cell types. To test whether the cellular source of a factor determines its function, we deleted VEGFA from two cell types residing in close proximity, stromal and myogenic progenitors. By comparing responses to different types of damage, we found that myogenic and stromal VEGFA have distinct functions in regeneration. This suggests that spatial compartmentalization of signaling plays a key role in intercellular communication networks. Highlights Ligand-receptor signaling redundancy during skeletal muscle regeneration Inflammatory cells, and muscle and fibro/adipogenic progenitors produce VEGFA VEGFA from muscle progenitors control their proliferation after muscle damage VEGFA from FAP controls angiogenesis only after ischemic damage eTOC blurb Groppa et al . performed a novel time-resolved bioinformatics analysis that revealed extensive ligand-receptor redundancy among the cell types contributing to skeletal muscle regeneration. They focused on one of these pathways, and showed that VEGFA from different cell types has distinct roles in regeneration.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».