A reference single-cell transcriptomic atlas of human skeletal muscle tissue reveals bifurcated muscle stem cell populations

生物 转录组 肌肉疾病 骨骼肌 心肌细胞 电池类型 干细胞 细胞 肌发生 计算生物学 细胞生物学 祖细胞 基因表达 基因 遗传学 解剖 医学 内科学
作者
Andrea J. De Micheli,Jason A. Spector,Olivier Elemento,Benjamin D. Cosgrove
出处
期刊:Skeletal Muscle [Springer Nature]
卷期号:10 (1) 被引量:159
标识
DOI:10.1186/s13395-020-00236-3
摘要

Abstract Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) facilitates the unbiased reconstruction of multicellular tissue systems in health and disease. Here, we present a curated scRNA-seq dataset of human muscle samples from 10 adult donors with diverse anatomical locations. We integrated ~ 22,000 single-cell transcriptomes using Scanorama to account for technical and biological variation and resolved 16 distinct populations of muscle-resident cells using unsupervised clustering of the data compendium. These cell populations included muscle stem/progenitor cells (MuSCs), which bifurcated into discrete “quiescent” and “early-activated” MuSC subpopulations. Differential expression analysis identified transcriptional profiles altered in the activated MuSCs including genes associated with aging, obesity, diabetes, and impaired muscle regeneration, as well as long non-coding RNAs previously undescribed in human myogenic cells. Further, we modeled ligand-receptor cell-communication interactions and observed enrichment of the TWEAK-FN14 pathway in activated MuSCs, a characteristic signature of muscle wasting diseases. In contrast, the quiescent MuSCs have enhanced expression of the EGFR receptor, a recognized human MuSC marker. This work provides a new benchmark reference resource to examine human muscle tissue heterogeneity and identify potential targets in MuSC diversity and dysregulation in disease contexts.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
2秒前
杏林靴子发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
Akim应助Bear采纳,获得30
5秒前
友好的储发布了新的文献求助10
6秒前
祝顺遂发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
Ken发布了新的文献求助10
7秒前
小刘医生完成签到,获得积分10
7秒前
zhenxing发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
乐乐应助星星怪月亮不亮采纳,获得10
9秒前
Angelie发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
香蕉觅云应助Red采纳,获得10
10秒前
落后的枕头完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
sff发布了新的文献求助10
11秒前
宽叶榕发布了新的文献求助10
12秒前
yangyang发布了新的文献求助10
13秒前
Ava应助zw采纳,获得10
14秒前
15秒前
Carrot完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
Orange应助孤独山蝶采纳,获得10
16秒前
马华化完成签到,获得积分0
17秒前
小蘑菇应助拼搏的飞薇采纳,获得10
18秒前
话家发布了新的文献求助10
18秒前
忧虑的羊发布了新的文献求助10
19秒前
21秒前
落后的枕头关注了科研通微信公众号
22秒前
李健应助alexzlmmd采纳,获得20
22秒前
李健的小迷弟应助Espionage采纳,获得10
24秒前
24秒前
24秒前
s513完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
27秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 1500
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 970
Field Guide to Insects of South Africa 660
Foucault's Technologies Another Way of Cutting Reality 500
Forensic Chemistry 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3392486
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3003128
关于积分的说明 8807599
捐赠科研通 2689833
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1473328
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 681547
邀请新用户注册赠送积分活动 674351