已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

High-parametric protein maps reveal the spatial organization in early-developing human lung

人肺 转录组 生物 计算生物学 免疫系统 细胞 生物信息学 病理 医学 免疫学 基因 基因表达 遗传学 内科学
作者
Sanem Sarıyar,Alexandros Sountoulidis,Jan N. Hansen,Sergio Marco Salas,Mariya Mardamshina,Anna Martinez Casals,Frederic Ballllosera Navarro,Žaneta Andrusivová,Xiaofei Li,Paulo Czarnewski,Joakim Lundeberg,Sten Linnarsson,Mats Nilsson,Erik Sundström,Christos Samakovlis,Emma Lundberg,Burcu Ayoglu
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-024-53752-x
摘要

The respiratory system, including the lungs, is essential for terrestrial life. While recent research has advanced our understanding of lung development, much still relies on animal models and transcriptome analyses. In this study conducted within the Human Developmental Cell Atlas (HDCA) initiative, we describe the protein-level spatiotemporal organization of the lung during the first trimester of human gestation. Using high-parametric tissue imaging with a 30-plex antibody panel, we analyzed human lung samples from 6 to 13 post-conception weeks, generating data from over 2 million cells across five developmental timepoints. We present a resource detailing spatially resolved cell type composition of the developing human lung, including proliferative states, immune cell patterns, spatial arrangement traits, and their temporal evolution. This represents an extensive single-cell resolved protein-level examination of the developing human lung and provides a valuable resource for further research into the developmental roots of human respiratory health and disease.
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
4秒前
ZTLlele完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
天天快乐应助Carrots采纳,获得10
8秒前
12秒前
费费完成签到,获得积分10
12秒前
bkagyin应助gaint采纳,获得10
15秒前
科研通AI5应助小二采纳,获得10
16秒前
费费发布了新的文献求助10
17秒前
Umair完成签到,获得积分10
17秒前
长岁完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
leeSongha完成签到 ,获得积分10
19秒前
科研通AI5应助Carrots采纳,获得10
19秒前
Goblin完成签到 ,获得积分10
19秒前
yy完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
俊逸的追命完成签到,获得积分10
20秒前
852应助SheepIce采纳,获得10
20秒前
科研通AI2S应助安静牛排采纳,获得10
21秒前
光亮藏鸟发布了新的文献求助10
23秒前
可靠的雪青完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
24秒前
25秒前
山橘月发布了新的文献求助10
26秒前
烟花应助archer01采纳,获得10
26秒前
家家完成签到 ,获得积分10
27秒前
28秒前
吴嘉俊完成签到 ,获得积分10
29秒前
Umair发布了新的文献求助30
30秒前
30秒前
30秒前
忧虑的初晴应助lvsehx采纳,获得10
30秒前
团宝妞宝完成签到,获得积分10
31秒前
shuishui发布了新的文献求助10
32秒前
Aulalala完成签到,获得积分10
33秒前
科研通AI5应助Carrots采纳,获得10
33秒前
嗷卵犟发布了新的文献求助10
33秒前
34秒前
高分求助中
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
A Field Guide to the Amphibians and Reptiles of Madagascar - Frank Glaw and Miguel Vences - 3rd Edition 400
A China diary: Peking 400
Brain and Heart The Triumphs and Struggles of a Pediatric Neurosurgeon 400
Cybersecurity Blueprint – Transitioning to Tech 400
Mixing the elements of mass customisation 400
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3784753
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3329967
关于积分的说明 10243939
捐赠科研通 3045299
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1671603
邀请新用户注册赠送积分活动 800512
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 759444