Comparing the signaling and transcriptome profiling landscapes of human iPSC-derived and primary rat neonatal cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The inaccessibility of human cardiomyocytes significantly hindered years of cardiovascular research efforts. Post-mortem tissue or biopsies from diseased patients, which remain scarcely available, rendered it possible to study end-stage heart disease yet the inclusion of healthy human cardiac materials for basic science research was beyond reach. To overcome these limitations, non-human cell sources were used as proxies to study heart function and associated diseases. Rodent models became increasingly acceptable surrogates to model the human heart either in vivo or through in vitro cultures. More recently, due to concerns regarding animal to human translation, including cross-species differences, the use of human inducible stem cell derived cardiomyocytes presented a renewed opportunity. We think it necessary to conduct a comparative study, assessing cellular signalling through cardiac G protein-coupled receptors and bulk transcriptomics of traditional rat neonatal cardiomyocytes and human iPSC-CMs. Genetically-encoded biosensors were used to interrogate nuclear protein kinase A (PKA) and extracellular signal-regulated kinase 1/ 2 (ERK 1/2 ) in rat and human-derived cardiomyocyte populations. To increase data granularity, a single-cell analytical approach was conducted for an in-depth examination of existing differences between both in vitro cardiomyocyte models. Using automated high content microscopy, our analyses of nuclear PKA and ERK 1/2 signaling revealed distinct response clusters in rat and human CMs. In line with this, bulk RNA-seq demonstrated key differences regarding the expression patterns of GPCRs, G proteins and effectors. Overall, our study demonstrates that human stem cell derived models of the cardiomyocyte do provide significant advantages and should be taken advantage of.
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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 | 0,000 | 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 ».