Lineage Tracing Reveals a Shared Cellular Origin for Supraclavicular Brown and Inguinal Beige Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Summary The metabolic importance of brown adipose tissue (BAT) has been recognized, but the origins of BAT, particularly supraclavicular BAT (scBAT), are less clear. Here, we traced the origin of scBAT to Mef2c-anterior heart field (AHF)-marked cells. Mef2c-AHF-marked cells isolated from scBAT can spontaneously differentiate into brown adipocytes, express mesenchymal stem cell markers, and can be isolated from the stromal-vascular fraction (SVF) of wild-type scBAT as [CD31 - CD45 - SCA-1 + CD29 + CD34 - CD24 - ] (CD34 - ) cells. Mef2c-AHF-marked cells substantially overlap with Prrx1-marked cells in scBAT, which also contribute to beige adipocytes in inguinal white adipose tissue (iWAT) during development. Similarly, CD34 - cells isolated from the SVF of iWAT can spontaneously differentiate into beige adipocytes in vitro . Using intersectional tracing, we revealed that common progenitors of Mef2c-AHF- and Prrx1-marked cells in scBAT emerge from the developing heart. Thus, these studies reveal a common origin for scBAT and cardiac tissue and a close lineage relationship between scBAT and beige adipocytes of the iWAT.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».