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Enregistrement W4388711604 · doi:10.1126/sciadv.adi5771

Single-cell analysis reveals distinct fibroblast plasticity during tenocyte regeneration in zebrafish

2023· article· en· W4388711604 sur OpenAlexafffund
Arsheen M. Rajan, Nicole L. Rosin, Elodie Labit, Jeff Biernaskie, Shan Liao, Peng Huang

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital Research InstituteUniversity of Calgary
Mots-clésCell biologyFibroblastRegeneration (biology)Progenitor cellZebrafishBiologyFibroblast growth factorStem cellCell cultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite their importance in tissue maintenance and repair, fibroblast diversity and plasticity remain poorly understood. Using single-cell RNA sequencing, we uncover distinct sclerotome-derived fibroblast populations in zebrafish, including progenitor-like perivascular/interstitial fibroblasts, and specialized fibroblasts such as tenocytes. To determine fibroblast plasticity in vivo, we develop a laser-induced tendon ablation and regeneration model. Lineage tracing reveals that laser-ablated tenocytes are quickly regenerated by preexisting fibroblasts. By combining single-cell clonal analysis and live imaging, we demonstrate that perivascular/interstitial fibroblasts actively migrate to the injury site, where they proliferate and give rise to new tenocytes. By contrast, perivascular fibroblast-derived pericytes or specialized fibroblasts, including tenocytes, exhibit no regenerative plasticity. Active Hedgehog (Hh) signaling is required for the proliferation of activated fibroblasts to ensure efficient tenocyte regeneration. Together, our work highlights the functional diversity of fibroblasts and establishes perivascular/interstitial fibroblasts as tenocyte progenitors that promote tendon regeneration in a Hh signaling-dependent manner.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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