Characterisation of mesenchymal stromal cells in the skin of Atlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The skin serves as the first line of defence for an organism against the external environment. Despite the global significance of salmon in aquaculture, a critical component of this first line of defence, mesenchymal stromal cells, remains unexplored. These pluripotent cells can differentiate into various tissues, including bone, cartilage, tendon, ligament, adipocytes, dermis, muscle and connective tissue within the skin. These cells are pivotal for preserving the integrity of skin tissue throughout an organism’s lifespan and actively participate in wound healing processes. Results In this study, we characterise mesenchymal stromal cells in detail for the first time in healthy Atlantic salmon tissue and during the wound healing process. Single-nucleus sequencing and spatial transcriptomics revealed the transcriptional dynamics of these cells, elucidating the differentiation pathways leading to osteogenic and fibroblast lineages in the skin of Atlantic salmon. We charted their activity during an in vivo wound healing time course, showing clear evidence of their active role during this process, as they become transcriptionally more active during the remodelling stage of wound healing. Conclusions For the first time, we chart the activity of sub-clusters of differentiating stromal cells during the process of wound healing, revealing different spatial niches of the various MSC subclusters, and setting the stage for investigations into the manipulation of MSCs to improve fish health.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».