Cell and transcriptomic diversity of infrapatellar fat pad during knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study, we employ a multiomic approach to identify major cell types and subsets, and their transcriptomic profiles within the infrapatellar fat pad (IFP), and to determine differences in the IFP based on knee osteoarthritis (KOA), sex and obesity status. METHODS: Single-nucleus RNA sequencing of 82 924 nuclei from 21 IFPs (n=6 healthy control and n=15 KOA donors), spatial transcriptomics and bioinformatic analyses were used to identify contributions of the IFP to KOA. We mapped cell subclusters from other white adipose tissues using publicly available literature. The diversity of fibroblasts within the IFP was investigated by bioinformatic analyses, comparing by KOA, sex and obesity status. Metabolomics was used to further explore differences in fibroblasts by obesity status. RESULTS: We identified multiple subclusters of fibroblasts, macrophages, adipocytes and endothelial cells with unique transcriptomic profiles. Using spatial transcriptomics, we resolved distributions of cell types and their transcriptomic profiles and computationally identified putative cell-cell communication networks. Furthermore, we identified transcriptomic differences in fibroblasts from KOA versus healthy control donor IFPs, female versus male KOA-IFPs and obese versus normal body mass index (BMI) KOA-IFPs. Finally, using metabolomics, we defined differences in metabolite levels in supernatants of naïve, profibrotic stimuli-treated and proinflammatory stimuli-treated fibroblasts from obese compared to normal BMI KOA-IFPs. CONCLUSIONS: Overall, by employing a multiomic approach, this study provides the first comprehensive map of the cellular and transcriptomic diversity of human IFP and identifies IFP fibroblasts as key cells contributing to transcriptomic and metabolic differences related to KOA disease, sex or obesity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».