Identification of underexplored mesenchymal and vascular-related cell populations in human skeletal muscle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle repair and maintenance are directly and indirectly supported by interstitial cell populations such as vascular cells and fibro-adipogenic progenitors (FAPs), a subset of which express Twist2 and possess direct myogenic potential. Furthermore, work in rodents has highlighted the potential of pericytes to act as progenitor cells, giving rise to muscle cells and transdifferentiating into endothelial cells. However, less is understood about these populations in human skeletal muscle. Here, we performed single-cell RNA sequencing (scRNAseq) on ∼2,000 cells isolated from the human semitendinosus muscle of young individuals. This demonstrated the presence of a vascular-related cell type that expressed pericyte and pan-endothelial genes that we localized to large blood vessels within skeletal muscle cross sections and termed endothelial-like pericytes (ELPCs). RNA velocity analysis indicated that ELPCs may represent a “transition state” between endothelial cells and pericytes. Analysis of published scRNAseq data sets revealed evidence for ELPCs in trunk and heart musculature, which showed transcriptional similarity. In addition, we identified a subset of FAPs expressing TWIST2 mRNA and protein. Human TWIST2-expressing cells were anatomically and transcriptionally comparable to mouse Twist2 cells as they were restricted to the myofiber interstitium, expressed fibrogenic genes but lacked satellite cell markers, and colocalized with the FAPs marker PDGFRα in human muscle cross sections. Taken together, these results highlight the complexity of stromal cells residing in human skeletal muscle and support the utility of scRNAseq for discovery and characterization of poorly described cell populations.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle