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Le séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq) est une approche puissante pour reconstruire les trajectoires de différenciation cellulaire. Cependant, inférer à la fois l'état et la direction de la différenciation est un défi. Ici, nous démontrons un déterminant simple mais robuste du potentiel de développement - le nombre de gènes exprimés par cellule - et exploitons cette mesure de diversité transcriptionnelle pour développer un cadre computationnel (CytoTRACE) permettant de prédire les états de différenciation à partir des données scRNA-seq. Lorsqu'il est appliqué à divers types de tissus et organismes, CytoTRACE a surpassé les méthodes précédentes et près de 19 000 ensembles de gènes annotés pour résoudre 52 trajectoires de développement déterminées expérimentalement. De plus, il a facilité l'identification de cellules souches quiescentes et révélé des gènes qui contribuent à la tumorigénèse du sein. Cette étude établit ainsi une caractéristique clé basée sur l'ARN du potentiel de développement et une plateforme pour la délimitation des hiérarchies cellulaires.
Gulati et al. (Jeu,) ont étudié cette question.