Preservation of co-expression defines the primary tissue fidelity of human neural organoids
Notice bibliographique
Résumé
Human neural organoid models offer an exciting opportunity for studying often inaccessible human-specific brain development; however, it remains unclear how precisely organoids recapitulate fetal/primary tissue biology. Here, we characterize field-wide replicability and biological fidelity through a meta-analysis of single-cell RNA-sequencing data for first and second trimester human primary brain (2.95 million cells, 51 datasets) and neural organoids (1.63 million cells, 130 datasets). We quantify the degree to which primary tissue cell-type marker expression and co-expression are recapitulated in organoids across 12 different protocol types. By quantifying gene-level preservation of primary tissue co-expression, we show neural organoids lie on a spectrum ranging from virtually no signal to co-expression near indistinguishable from primary tissue data, demonstrating high fidelity is within the scope of current methods. Additionally, we show neural organoids preserve the cell-type specific co-expression of developing rather than adult cells, confirming organoids are an appropriate model for primary tissue development. Overall, quantifying the preservation of primary tissue co-expression is a powerful tool for uncovering unifying axes of variation across heterogeneous neural organoid experiments.
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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 | 0,001 | 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 ».