Understanding human fetal pancreas development using subpopulation sorting, RNA sequencing and single-cell profiling

生物 仿形(计算机编程) 基因表达谱 核糖核酸 计算生物学 基因 基因表达 遗传学 生物信息学 计算机科学 操作系统
作者
Cyrille Ramond,Belin Selcen Beydag-Tasöz,Ajuna Azad,Martijn van de Bunt,Maja Borup Kjær Petersen,Nicola L. Beer,Nicolas Glaser,Claire Berthault,Anna L. Gloyn,Mattias Hansson,Mark I. McCarthy,Christian Honoré,Anne Grapin‐Botton,Raphaël Scharfmann
出处
期刊:Development [The Company of Biologists]
卷期号:145 (16) 被引量:122
标识
DOI:10.1242/dev.165480
摘要

To decipher the populations of cells present in the human fetal pancreas and their lineage relationships, we developed strategies to isolate pancreatic progenitors, endocrine progenitors and endocrine cells. Transcriptome analysis of the individual populations revealed a large degree of conservation among vertebrates in the drivers of gene expression changes occurring at different steps of differentiation, although notably, sometimes, different members of the same gene family are expressed. The transcriptome analysis establishes a resource to identify novel genes and pathways involved in human pancreas development. Single cell profiling further captured intermediate stages of differentiation and enabled us to decipher the sequence of transcriptional events occurring during human endocrine differentiation. Furthermore, we evaluate how well individual pancreatic cells derived in vitro from human pluripotent stem cells mirror the natural process occurring in human fetuses. This comparison uncovers a few differences at the progenitor steps, a convergence at the steps of endocrine induction and the current inability to fully resolve endocrine cell subtypes in vitro.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
刚刚
成就梦松完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
小杨发布了新的文献求助10
2秒前
pdddddd应助加减法采纳,获得10
3秒前
yanzu完成签到,获得积分10
3秒前
有趣的桃应助smujj采纳,获得10
4秒前
5秒前
nn发布了新的文献求助30
5秒前
6秒前
晚霞完成签到 ,获得积分10
6秒前
an发布了新的文献求助10
6秒前
air完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
19991027完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
HH完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6应助木棉哆哆采纳,获得10
8秒前
10秒前
11秒前
李健的小迷弟应助小瑞采纳,获得10
11秒前
三更雨发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
所所应助QING采纳,获得10
13秒前
研友_VZG7GZ应助Dotuu采纳,获得10
13秒前
13秒前
ZeroSer发布了新的文献求助10
13秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
13秒前
Owen应助闫海彦采纳,获得10
14秒前
opp完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
14秒前
16秒前
16秒前
上官若男应助KKIII采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
18秒前
18秒前
闾丘晓蓝发布了新的文献求助10
18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
扫描探针电化学 1000
Teaching Language in Context (Third Edition) 1000
Identifying dimensions of interest to support learning in disengaged students: the MINE project 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 921
Aerospace Standards Index - 2025 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5437004
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4548810
关于积分的说明 14216887
捐赠科研通 4469240
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2449433
邀请新用户注册赠送积分活动 1440363
关于科研通互助平台的介绍 1416789