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Enregistrement W4318667756 · doi:10.1089/ten.tec.2022.0189

Implanted Tissue-Engineered Vascular Graft Cell Isolation with Single-Cell RNA Sequencing Analysis

2023· article· en· W4318667756 sur OpenAlexfundno aff
Gabriel Mirhaidari, Jenny C. Barker, Jesse J. Westfall, Katherine E. Miller, Tracy A. Bedrosian, Christopher K. Breuer, James W. Reinhardt

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part C Methods · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthAlberta Water Research InstituteOhio State UniversityAdditional VenturesNationwide Children's HospitalAmerican Heart Association
Mots-clésCellCell typeExtracellular matrixCell cultureCell biologyFibroblastBiologyProgenitor cellScaffoldChemistryMolecular biologyComputational biologyStem cellBiochemistryBiomedical engineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of single-cell RNA sequencing (scRNA-Seq) has brought with it the ability to gain greater insights into the cellular composition of tissues and heterogeneity in gene expression within specific cell types. For tissue-engineered blood vessels, this is particularly impactful to better understand how neotissue forms and remodels into tissue resembling a native vessel. A notable challenge, however, is the ability to separate cells from synthetic biomaterials to generate high-quality single-cell suspensions to interrogate the cellular composition of our tissue-engineered vascular grafts (TEVGs) during active remodeling in situ. We present here a simple, commercially available approach to separate cells within our TEVG from the residual scaffold for downstream use in a scRNA-Seq workflow. Utilizing this method, we identified the cell populations comprising explanted TEVGs and compared these with results from immunohistochemical analysis. The process began with explanted TEVGs undergoing traditional mechanical and enzymatic dissociation to separate cells from scaffold and extracellular matrix proteins. Magnetically labeled antibodies targeting murine origin cells were incubated with enzymatic digests of TEVGs containing cells and scaffold debris in suspension allowing for separation by utilizing a magnetic separator column. Single-cell suspensions were processed through 10 × Genomics and data were analyzed utilizing R to generate cell clusters. Expression data provided new insights into a diverse composition of phenotypically unique subclusters within the fibroblast, macrophage, smooth muscle cell, and endothelial cell populations contributing to the early neotissue remodeling stages of TEVGs. These populations were correlated qualitatively and quantitatively with immunohistochemistry highlighting for the first time the potential of scRNA-Seq to provide exquisite detail into the host cellular response to an implanted TEVG. These results additionally demonstrate magnetic cell isolation is an effective method for generating high-quality cell suspensions for scRNA-Seq. While this method was utilized for our group's TEVGs, it has broader applications to other implantable materials that use biodegradable synthetic materials as part of scaffold composition. Impact statementSingle-cell RNA sequencing is an evolving technology with the ability to provide detailed information on the cellular composition of remodeling biomaterials in vivo. This present work details an effective approach for separating nondegraded biomaterials from cells for downstream RNA-sequencing analysis. We applied this method to implanted tissue-engineered vascular grafts and for the first time describe the cellular composition of the remodeling graft at a single-cell gene expression level. While this method was effective in our scaffold, it has broad applicability to other implanted biomaterials that necessitate separation of cell from residual scaffold materials for single-cell RNA sequencing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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