Single-cell transcriptomic atlas of lung microvascular regeneration after targeted endothelial cell ablation
Notice bibliographique
Résumé
We sought to define the mechanism underlying lung microvascular regeneration in a model of severe acute lung injury (ALI) induced by selective lung endothelial cell ablation. Intratracheal instillation of DT in transgenic mice expressing human diphtheria toxin (DT) receptor targeted to ECs resulted in ablation of >70% of lung ECs, producing severe ALI with near complete resolution by 7 days. Using single-cell RNA sequencing, eight distinct endothelial clusters were resolved, including alveolar aerocytes (aCap) ECs expressing apelin at baseline and general capillary (gCap) ECs expressing the apelin receptor. At 3 days post-injury, a novel gCap EC population emerged characterized by de novo expression of apelin, together with the stem cell marker, protein C receptor. These stem-like cells transitioned at 5 days to proliferative endothelial progenitor-like cells, expressing apelin receptor together with the pro-proliferative transcription factor, Foxm1 , and were responsible for the rapid replenishment of all depleted EC populations by 7 days post-injury. Treatment with an apelin receptor antagonist prevented ALI resolution and resulted in excessive mortality, consistent with a central role for apelin signaling in EC regeneration and microvascular repair. The lung has a remarkable capacity for microvasculature EC regeneration which is orchestrated by newly emergent apelin-expressing gCap endothelial stem-like cells that give rise to highly proliferative, apelin receptor-positive endothelial progenitors responsible for the regeneration of the lung microvasculature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».