High-Resolution Transcriptomic Landscape of the Human Submandibular Gland

相互作用体 转录组 生物 计算生物学 颌下腺 核糖核酸 细胞 电池类型 导管细胞 细胞生物学 基因 基因表达 遗传学 免疫学 内分泌学 免疫组织化学
作者
Erich Horeth,Jonathan Bard,Meiyao Che,Theresa Wrynn,E.A.C. Song,Brandon Marzullo,Mark S. Burke,Sanjay Popat,Thom R. Loree,James Zemer,José Luís Tapia,Jennifer Frustino,Jill M. Kramer,Satrajit Sinha,Rose‐Anne Romano
出处
期刊:Journal of Dental Research [SAGE Publishing]
卷期号:102 (5): 525-535 被引量:23
标识
DOI:10.1177/00220345221147908
摘要

Saliva-secreting and transporting cells are part of the complex cellular milieu of the human salivary gland, where they play important roles in normal glandular physiology and diseased states. However, comprehensive molecular characterization, particularly at single-cell resolution, is still incomplete, in part due to difficulty in procuring normal human tissues. Here, we perform an in-depth analysis of male and female adult human submandibular gland (SMG) samples by bulk RNA sequencing (RNA-seq) and examine the molecular underpinnings of the heterogeneous cell populations by single-cell (sc) RNA-seq. Our results from scRNA-seq highlight the remarkable diversity of clusters of epithelial and nonepithelial cells that reside in the SMG that is also faithfully recapitulated by deconvolution of the bulk-RNA data sets. Our analyses reveal complex transcriptomic heterogeneity within both the ductal and acinar subpopulations and identify atypical SMG cell types, such as mucoacinar cells that are unique to humans and ionocytes that have been recently described in the mouse. We use CellChat to explore ligand-receptor interactome predictions that likely mediate crucial cell-cell communications between the various cell clusters. Finally, we apply a trajectory inference method to investigate specific cellular branching points and topology that offers insights into the dynamic and complex differentiation process of the adult SMG. The data sets and the analyses herein comprise an extensive wealth of high-resolution information and a valuable resource for a deeper mechanistic understanding of human SMG biology and pathophysiology.
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
春春完成签到,获得积分10
2秒前
4秒前
快乐的千兰完成签到 ,获得积分10
7秒前
ABO发布了新的文献求助10
7秒前
就很棒的小俊完成签到 ,获得积分10
7秒前
紫色水晶之恋应助Lny采纳,获得10
10秒前
mrli发布了新的文献求助10
11秒前
Do神完成签到,获得积分10
14秒前
图喵喵完成签到,获得积分10
21秒前
MRJJJJ完成签到,获得积分0
21秒前
平常以云完成签到 ,获得积分10
23秒前
Song完成签到 ,获得积分10
25秒前
锂电说完成签到 ,获得积分10
28秒前
害羞孤风完成签到 ,获得积分10
29秒前
王kk完成签到 ,获得积分10
32秒前
刘刘刘完成签到 ,获得积分10
32秒前
化学民工完成签到 ,获得积分10
37秒前
LHL完成签到,获得积分10
37秒前
40秒前
vkk完成签到 ,获得积分10
42秒前
mushiyu完成签到 ,获得积分10
44秒前
香锅不要辣完成签到 ,获得积分10
50秒前
大大怪将军应助好晒采纳,获得10
51秒前
Mushiyu完成签到 ,获得积分10
53秒前
whitepiece完成签到,获得积分0
55秒前
1分钟前
1分钟前
xcz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英吉利25发布了新的文献求助10
1分钟前
忆_完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Kao应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Kao应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Kao应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
乐乐应助谦让函采纳,获得10
1分钟前
小虫子完成签到,获得积分10
1分钟前
睁眼睡大觉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
gyyy完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Development of a Bridge Weigh-In-Motion System: A technology to convert the bridge response to the passage of traffic into data on vehicle configurations, speeds, times of travel and weights 1000
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7282356
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8903141
关于积分的说明 18833851
捐赠科研通 6953259
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3207556
关于科研通互助平台的介绍 2377841
邀请新用户注册赠送积分活动 2182729