Multi‐Omics Reveals the Genetic and Metabolomic Architecture of Chirality Directed Stem Cell Lineage Diversification

生物 转录组 代谢组学 谱系(遗传) 干细胞 细胞生物学 细胞分化 手性(物理) 计算生物学 基因 生物化学 基因表达 生物信息学 手征对称破缺 量子力学 物理 Nambu–Jona Lasinio模型 夸克
作者
Huimin Zheng,Shengjie Jiang,Meijun Li,Jinying Liu,Xiaowei Wang,Minghua Liu,Chuanliang Feng,Yan Wei,Xuliang Deng
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:20 (10): e2306400-e2306400 被引量:2
标识
DOI:10.1002/smll.202306400
摘要

Chirality-directed stem-cell-fate determination involves coordinated transcriptional and metabolomics programming that is only partially understood. Here, using high-throughput transcriptional-metabolic profiling and pipeline network analysis, the molecular architecture of chirality-guided mesenchymal stem cell lineage diversification is revealed. A total of 4769 genes and 250 metabolites are identified that are significantly biased by the biomimetic chiral extracellular microenvironment (ECM). Chirality-dependent energetic metabolism analysis has revealed that glycolysis is preferred during left-handed ECM-facilitated osteogenic differentiation, whereas oxidative phosphorylation is favored during right-handed ECM-promoted adipogenic differentiation. Stereo-specificity in the global metabolite landscape is also demonstrated, in which amino acids are enriched in left-handed ECM, while ether lipids and nucleotides are enriched in right-handed ECM. Furthermore, chirality-ordered transcriptomic-metabolic regulatory networks are established, which address the role of positive feedback loops between key genes and central metabolites in driving lineage diversification. The highly integrated genotype-phenotype picture of stereochemical selectivity would provide the fundamental principle of regenerative material design.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
简单访卉发布了新的文献求助10
1秒前
霸气乐荷完成签到 ,获得积分10
1秒前
hxj完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
selina发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
苹果完成签到,获得积分10
2秒前
Alice完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
Dihxxxx发布了新的文献求助10
3秒前
molihuakai应助标致善愁采纳,获得10
3秒前
古月完成签到,获得积分10
3秒前
tianshuai完成签到,获得积分10
3秒前
Aurora发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
传奇3应助goldfish2218采纳,获得10
4秒前
未雨绸缪完成签到,获得积分10
5秒前
咕咕完成签到,获得积分10
5秒前
小马甲应助毛绒绒窝铺采纳,获得10
5秒前
苏逸发布了新的文献求助10
5秒前
Iris发布了新的文献求助10
6秒前
Jade完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
Yuan完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
李健应助科研小辉采纳,获得10
7秒前
一壶古酒发布了新的文献求助20
7秒前
李健应助ggfygggg采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
晨aaa完成签到,获得积分10
8秒前
未雨绸缪发布了新的文献求助10
8秒前
sikh应助hh采纳,获得10
9秒前
书羽发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Multiple Self-States Drawing Technique 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7768753
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9311946
关于积分的说明 20326464
捐赠科研通 7353879
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3315828
关于科研通互助平台的介绍 2464872
邀请新用户注册赠送积分活动 2330405