Development in context: interferon response networks regulate human fetal thymic epithelial cell differentiation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The thymus instructs T cell immunity and central tolerance, yet its therapeutic potential remains untapped. The quest to regenerate thymic function for clinical application is lagging while the signals that drive thymic epithelial cell differentiation remain incompletely understood. Here, we elucidate pathways instructing commitment and specialization of the human thymic epithelial stroma through complementary single cell transcriptomic approaches. First, we identify gene regulatory networks that define fetal thymic epithelium in the thus far unexplored context of other anterior foregut-derived organs; then, we characterize lineage trajectories within the thymic epithelial compartment across embryonic, fetal, and early postnatal stages. Activation of interferon response gene regulatory networks distinguished epithelial cells of the thymus from those of all other anterior foregut-derived organs. Interferon signals were processed differentially within thymic cortical and medullary lineages, reflected in distinct NFκB and IRF signatures, respectively. Our study reveals novel, translatable insights into the developmental programs underlying thymic epithelial cell differentiation that may advance the field of regenerative cell therapies. SUMMARY Single cell transcriptomics of anterior foregut-derived organs identifies pathways governing thymic epithelial commitment and specialization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».