Transcriptomic characterization of transitioning cell types in the skin of Atlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The skin maintains the body's integrity and serves as the first line of defence against pathogens, stressors and mechanical injuries. Despite the global significance of salmon in aquaculture, how the transcriptomic profile of cells varies during wound healing remains unexplored. Teleost's skin contains adult pluripotent cells that differentiate into various tissues, including bone, cartilage, tendon, ligament, adipose, 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 the wound healing processes. In this study, we characterize the transcriptomic profiles of putative mesenchymal stromal cells (fibroblast-like adult stem cells) in healthy Atlantic salmon tissue and during the wound healing process. RESULTS: Single-nucleus sequencing and spatial transcriptomics were used to detect transcriptomic changes occurring during wound healing that are commonly associated with mesenchymal stromal cells. We followed the transcriptomic activity of these cells during an in vivo wound healing time course study showing that these cells become more transcriptionally active during the remodelling stage of wound healing. The changes detected give insights into the potential differentiation pathways leading to osteogenic and fibroblast lineages in the skin of Atlantic salmon. CONCLUSIONS: We chart the transcriptomic activity of subclusters of putative differentiating stromal cells during the process of wound healing for the first time, revealing different spatial niches of the various putative MSC subclusters, and setting the stage for further investigation of the manipulation of transitioning cell types 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 | 0,000 |
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 ».