A single-cell and spatial genomics atlas of human skin fibroblasts reveals shared disease-related fibroblast subtypes across tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fibroblasts sculpt the architecture and cellular microenvironments of various tissues. Here we constructed a spatially resolved atlas of human skin fibroblasts from healthy skin and 23 skin diseases, with comparison to 14 cross-tissue diseases. We define six major skin fibroblast subtypes in health and three that are disease-specific. We characterize two fibroblast subtypes further as they are conserved across tissues and are immune-related. The first, F3: fibroblastic reticular cell-like fibroblast ( CCL19 + CD74 + HLA-DRA + ), is a fibroblastic reticular cell-like subtype that is predicted to maintain the superficial perivascular immune niche. The second, F6: inflammatory myofibroblasts ( IL11 + MMP1 + CXCL8 + IL7R + ), characterizes early human skin wounds, inflammatory diseases with scarring risk and cancer. F6: inflammatory myofibroblasts were predicted to recruit neutrophils, monocytes and B cells across multiple human tissues. Our study provides a harmonized nomenclature for skin fibroblasts in health and disease, contextualized with cross-tissue findings and clinical skin disease profiles.
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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 ».