Modeling cardiac fibroblast heterogeneity from human pluripotent stem cell-derived epicardial cells
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibroblasts play an essential role in the development of the heart and are implicated in disease progression in the context of fibrosis and regeneration. Here, we establish a simple organoid culture platform using human pluripotent stem cell-derived epicardial cells and ventricular cardiomyocytes to study the development, maturation, and heterogeneity of cardiac fibroblasts under normal conditions and following treatment with pathological stimuli. We demonstrate that this system models the early interactions between epicardial cells and cardiomyocytes to generate a population of fibroblasts that recapitulates many aspects of fibroblast behavior in vivo, including changes associated with maturation and in response to pathological stimuli associated with cardiac injury. Using single cell transcriptomics, we show that the hPSC-derived organoid fibroblast population displays a high degree of heterogeneity that approximates the heterogeneity of populations in both the normal and diseased human heart. Additionally, we identify a unique subpopulation of fibroblasts possessing reparative features previously characterized in the hearts of model organisms. Taken together, our system recapitulates many aspects of human cardiac fibroblast specification, development, and maturation, providing a platform to investigate the role of these cells in human cardiovascular development and disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».