Live imaging reveals chromatin compaction transitions and dynamic transcriptional bursting during stem cell differentiation in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell differentiation requires dramatic changes in gene expression and global remodeling of chromatin architecture. How and when chromatin remodels relative to the transcriptional, behavioral, and morphological changes during differentiation remain unclear, particularly in an intact tissue context. Here, we develop a quantitative pipeline which leverages fluorescently-tagged histones and longitudinal imaging to track large-scale chromatin compaction changes within individual cells in a live mouse. Applying this pipeline to epidermal stem cells, we reveal that cell-to-cell chromatin compaction heterogeneity within the stem cell compartment emerges independent of cell cycle status, and instead is reflective of differentiation status. Chromatin compaction state gradually transitions over days as differentiating cells exit the stem cell compartment. Moreover, establishing live imaging of Keratin-10 ( K10 ) nascent RNA, which marks the onset of stem cell differentiation, we find that Keratin-10 transcription is highly dynamic and largely precedes the global chromatin compaction changes associated with differentiation. Together, these analyses reveal that stem cell differentiation involves dynamic transcriptional states and gradual chromatin rearrangement.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».