Optimal-Transport Analysis of Single-Cell Gene Expression Identifies Developmental Trajectories in Reprogramming

生物 重编程 胚胎干细胞 基因表达 细胞生物学 遗传学 转录因子 发育生物学 旁分泌信号 基因 基因调控网络 计算生物学 细胞分化 诱导多能干细胞 细胞命运测定 进化生物学 受体
作者
Geoffrey Schiebinger,Jian Shu,Marcin Tabaka,Brian Cleary,Vidya Subramanian,Aryeh Solomon,Joshua Gould,Siyan Liu,Stacie Lin,Peter Berube,Lia Lee,Jenny Chen,Justin Brumbaugh,Philippe Rigollet,Konrad Hochedlinger,Rudolf Jaenisch,Aviv Regev,Eric S. Lander
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:176 (4): 928-943.e22 被引量:627
标识
DOI:10.1016/j.cell.2019.01.006
摘要

Understanding the molecular programs that guide differentiation during development is a major challenge. Here, we introduce Waddington-OT, an approach for studying developmental time courses to infer ancestor-descendant fates and model the regulatory programs that underlie them. We apply the method to reconstruct the landscape of reprogramming from 315,000 single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) profiles, collected at half-day intervals across 18 days. The results reveal a wider range of developmental programs than previously characterized. Cells gradually adopt either a terminal stromal state or a mesenchymal-to-epithelial transition state. The latter gives rise to populations related to pluripotent, extra-embryonic, and neural cells, with each harboring multiple finer subpopulations. The analysis predicts transcription factors and paracrine signals that affect fates and experiments validate that the TF Obox6 and the cytokine GDF9 enhance reprogramming efficiency. Our approach sheds light on the process and outcome of reprogramming and provides a framework applicable to diverse temporal processes in biology.
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