Single-cell RNA-Seq reveals the heterogeneity of fibroblasts within the tympanojugular paraganglioma microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Tympanojugular paragangliomas (TJP) originate from the parasympathetic ganglia in the lateral base of the skull. Although the cellular composition and oncogenic mechanisms of paragangliomas have been evaluated, a comprehensive transcriptomic atlas specific to TJP remains to be established to facilitate further investigations. In this study, single-cell RNA sequencing and whole-exome sequencing were conducted on six surgically excised TJP samples to determine their cellular composition and intratumoral heterogeneity. Fibroblasts were sub-classified into two distinct groups: myofibroblasts and fibroblasts associated with bone remodeling. Additionally, an elaborate regulatory and cell-cell communication network was determined, highlighting the multifaceted role of fibroblasts, which varies depending on expression transitions. The Kit receptor (KIT) signaling pathway mediated interactions between fibroblasts and mast cells, whereas robust connections with endothelial and Schwann cell-like cells were facilitated through the platelet-derived growth factor signaling pathway. These findings establish a foundation for studying the mechanisms underlying protumor angiogenesis and the specific contributions of fibroblasts within the TJP microenvironment. IL6 signaling pathway of fibroblasts interacting with macrophages and endothelial cells may be involved in tumor regrowth. These results enhance our understanding of fibroblast functionality and provide a resource for future therapeutic targeting of TJP.
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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 | 0,000 |
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 ».