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Enregistrement W4381619799 · doi:10.1093/humrep/dead093.075

O-061 Single cell atlas of small RNAs in the human preimplantation embryo reveals the miRNA dynamics of lineage segregation

2023· article· en· W4381619799 sur OpenAlexaff
Stewart J. Russell, K Menezes, Chunyan Zhao, Clifford Librach, S Petropoulos

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversité de MontréalSunnybrook HospitalUniversity of TorontoCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEmbryomicroRNATranscriptomeSmall RNAGeneticsGeneRNAGene expressionPhenotypeGene expression profilingEmbryonic stem cellLineage (genetic)Regulation of gene expressionComputational biologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study question How does the small non-coding RNA (sncRNA) expression profile of the human embryo change from day three (E3) to seven (E7) of preimplantation development? Summary answer From E3 to E7, micro-RNA expression becomes more dynamic, targeting genes important for lineage segregation. What is known already The drivers of lineage specification [SP1] in the human embryo remain unknown. SncRNAs regulate gene expression in most biological systems studied to date, with critical roles in cell development, differentiation, and disease. The most well-studied class of sncRNA, micro-RNAs (miRNAs), are required for embryo development to the peri-implantation stage in animal models, and their expression regulates embryonic stem cell differentiation in vitro. Study design, size, duration Eighty-seven E3-E5 embryos donated for research to the CReATe Fertility Centre (Veritas IRB#16580) between 2002 and 2021 were thawed and cultured to E3-E7. A total of 1279 cells were profiled for sncRNAs. Of these, 463 had known gender and 189 cells were co-sequenced for their mRNA complement. Participants/materials, setting, methods Good-quality embryos by morphology were enzymatically and mechanically dissociated into single cells and subjected to small and large RNA sequencing, as outlined in Petropoulos et al. 2016 and Hagemann-Jensen et al. 2018. Gene expression was analyzed with the ‘Seurat’ package. MiRNA targeting and pathway analysis was performed with Mienturnet. Main results and the role of chance We identified the complete complement of small RNAs present in the human preimplantation embryo, with piRNAs being the most abundant in E3 and miRNAs increasing in diversity and abundance to E7. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) analysis revealed progression with developmental stage and lineage. Split-cell co-sequencing identified canonical transcriptional markers of preimplantation development, allowing the classification of the small RNA profiles of 16-cell, early blast, inner cell mass (ICM), mural TE, and polar TE populations. Enriched miRNAs in the E5 ICM included miR-302b-5p and miR-302c-3p, which have known functions in stem cell programming. Conversely, TE cells were enriched for miR-519b-3p, miR-519c-3p, and miR-516a-5p, all members of the imprinted primate-specific microRNA gene cluster (C19MC), which is required for placenta formation. Targeting analysis identified miRNA-gene networks involving the Hedgehog, Hippo, and FoxO signalling pathways, all of which are developmentally significant. Limitations, reasons for caution This study was performed on embryos from a single center – embryo handling and culture conditions may influence sncRNA expression. Furthermore, the ability of these embryos to implant was unknown, therefore we likely profiled some non-viable embryos. Wider implications of the findings The epigenomic changes which drive lineage segregation are poorly understood, and there are vast differences in embryonic development between conventional model systems and humans. We report the first sncRNA profile of single cells between human E3 and E7, providing a resource for further exploration of their role in preimplantation development. Trial registration number not applicable

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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