ScRNA-Seq Reveals a Distinct Osteogenic Progenitor of Alveolar Bone
Notice bibliographique
Résumé
The metabolism and remodeling of alveolar bone are the most active among the whole skeletal system, which is related to the biological characteristics and heterogeneity of the bone mesenchymal stromal cells (MSCs). However, there is a lack of systematic description of the heterogeneity of MSC-derived osteoblastic lineage cells as well as their distinct osteogenic differentiation trajectory of alveolar bone. In this study, we constructed a single-cell atlas of the mouse alveolar bone cells through single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Remarkably, by comparing the cell compositions between the alveolar bone and long bone, we uncovered a previously undescribed cell population that exhibits a high expression of protocadherin <i>Fat4</i> (Fat4<sup>+</sup> cells) and is specifically enriched around alveolar bone marrow cavities. ScRNA-seq analysis indicated that Fat4<sup>+</sup> cells may initiate a distinct osteogenic differentiation trajectory in the alveolar bone. By isolating and cultivating Fat4<sup>+</sup> cells in vitro, we demonstrated that they possess colony-forming, osteogenic, and adipogenic capabilities. Moreover, FAT4 knockdown could significantly inhibit the osteogenic differentiation of alveolar bone MSCs. Furthermore, we revealed that the Fat4<sup>+</sup> cells exhibit a core transcriptional signature consisting of several key transcription factors, such as SOX6, which are involved in osteogenesis, and further demonstrated that SOX6 is required for the efficient osteogenic differentiation of the Fat4<sup>+</sup> cells. Collectively, our high-resolution single-cell atlas of the alveolar bone reveals a distinct osteogenic progenitor that may contribute to the unique physiological characteristics of alveolar bone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,550 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».