Analysis of the microglia transcriptome across the human lifespan using single cell RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microglia are tissue resident macrophages with a wide range of critically important functions in central nervous system development and homeostasis. METHOD: In this study, we aimed to characterize the transcriptional landscape of ex vivo human microglia across different developmental ages using cells derived from pre-natal, pediatric, adolescent, and adult brain samples. We further confirmed our transcriptional observations using ELISA and RNAscope. RESULTS: We showed that pre-natal microglia have a distinct transcriptional and regulatory signature relative to their post-natal counterparts that includes an upregulation of phagocytic pathways. We confirmed upregulation of CD36, a positive regulator of phagocytosis, in pre-natal samples compared to adult samples in situ. Moreover, we showed adult microglia have more pro-inflammatory signature compared to microglia from other developmental ages. We indicated that adult microglia are more immune responsive by secreting increased levels of pro-inflammatory cytokines in response to LPS treatment compared to the pre-natal microglia. We further validated in situ up-regulation of IL18 and CXCR4 in human adult brain section compared to the pre-natal brain section. Finally, trajectory analysis indicated that the transcriptional signatures adopted by microglia throughout development are in response to a changing brain microenvironment and do not reflect predetermined developmental states. CONCLUSION: In all, this study provides unique insight into the development of human microglia and a useful reference for understanding microglial contribution to developmental and age-related human disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».