An unbiased genomewide screen uncovers 7 genes that drive hematopoietic stem cell fate from mouse embryonic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Hematopoietic stem cells (HSCs) possess the ability to long term reconstitute all the blood lineages and generate all blood cell types. As such, the in vitro generation of HSCs remains a central goal in regenerative medicine. Despite many efforts and recent advancements in the field, there is still no robust, reproducible, and efficient protocol for generating bona fide HSCs in vitro. This suggests that certain regulatory elements have yet to be uncovered. Here, we present a novel and unbiased approach to identifying endogenous components to specify HSCs from pluripotent stem cells. We performed a genomewide CRISPR activator screening during mesodermal differentiation from mouse embryonic stem cells. After in vitro differentiation, mesodermal KDR+ precursors were transplanted into primary and secondary immunodeficient NSG mice. This approach led to the identification of 7 genes (Spata2, Aass, Dctd, Eif4enif1, Guca1a, Eya2, and Net1) that, when activated during mesoderm specification, induce the generation of hematopoietic stem and progenitor cells. These cells are capable of serial engraftment and multilineage output (erythroid, myeloid, and T and B lymphoid) in vivo. Single-cell RNA sequencing further revealed that activating these 7 genes biases the embryoid bodies toward intraembryonic development, instead of extraembryonic, increasing the number of mesodermal progenitors that can generate HSCs. Our findings underscore the importance of differentiation during the first germ layer specification to generate definitive blood stem cells.
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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 | 0,000 |
| 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 ».