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Enregistrement W4390598983 · doi:10.1038/s41422-023-00897-x

Decoding the spatiotemporal regulation of transcription factors during human spinal cord development

2024· article· en· W4390598983 sur OpenAlexfundno aff
Yingchao Shi, Luwei Huang, Hao Dong, Wenyu Ding, Xiang Zhou, Tian Lu, Zeyuan Liu, Xin Zhou, Mengdi Wang, Bo Zeng, Yinuo Sun, Suijuan Zhong, Bosong Wang, Wei Wang, Chonghai Yin, Xiaoqun Wang, Qian Wu

Notice bibliographique

RevueCell Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologySpinal cordNeuroscienceTranscriptomeMicrogliaMotor neuronNeural developmentNeural stem cellCell biologyGene expressionGeneStem cellGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spinal cord is a crucial component of the central nervous system that facilitates sensory processing and motor performance. Despite its importance, the spatiotemporal codes underlying human spinal cord development have remained elusive. In this study, we have introduced an image-based single-cell transcription factor (TF) expression decoding spatial transcriptome method (TF-seqFISH) to investigate the spatial expression and regulation of TFs during human spinal cord development. By combining spatial transcriptomic data from TF-seqFISH and single-cell RNA-sequencing data, we uncovered the spatial distribution of neural progenitor cells characterized by combinatorial TFs along the dorsoventral axis, as well as the molecular and spatial features governing neuronal generation, migration, and differentiation along the mediolateral axis. Notably, we observed a sandwich-like organization of excitatory and inhibitory interneurons transiently appearing in the dorsal horns of the developing human spinal cord. In addition, we integrated data from 10× Visium to identify early and late waves of neurogenesis in the dorsal horn, revealing the formation of laminas in the dorsal horns. Our study also illuminated the spatial differences and molecular cues underlying motor neuron (MN) diversification, and the enrichment of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) risk genes in MNs and microglia. Interestingly, we detected disease-associated microglia (DAM)-like microglia groups in the developing human spinal cord, which are predicted to be vulnerable to ALS and engaged in the TYROBP causal network and response to unfolded proteins. These findings provide spatiotemporal transcriptomic resources on the developing human spinal cord and potential strategies for spinal cord injury repair and ALS treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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