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Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Consensus Pituitary Atlas, a scalable resource for annotation, novel marker discovery and analyses in pituitary gland research

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Rattachement africain : gb, us, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Summary Previous single-cell profiling studies of the pituitary gland have yielded minimally reproducible insights largely due to their low statistical power and methodological inconsistencies. To address this problem, we generated a uniformly pre-processed Consensus Pituitary Atlas (CPA) using all existing mouse pituitary single-cell datasets (267 biological replicates, >1.1 million high-quality cells). The CPA revealed novel cell typing and lineage markers, including low-expression transcripts that previous analyses could not detect. The scale of the CPA enabled the development of machine learning models to automate and standardize cell type annotation and doublet identification for future studies. Leveraging the curated metadata, we identified sex-biased and age-dependent gene expression patterns at cell type resolution. To identify drivers of cell fates, first we determined consensus cell communication patterns. Secondly, we used RNA-sequencing and chromatin accessibility data to identify transcription factors associated with cell fates across modalities. The epitome platform acts as an interface with the CPA, allowing streamlined user-friendly analyses. Highlights Uniform processing of 267 mouse pituitary single-cell datasets (>1.1M cells) The statistical power enabled cell type, sex- and age-specific marker discovery Machine learning models facilitate doublet detection and cell typing in new datasets epitome platform provides programming-free data access and visualizations

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Consensus Pituitary Atlas, a scalable resource for annotation, novel marker discovery and analyses in pituitary gland research
Date Crossref
29/10/2025
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • King's College London pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Cedars-Sinai Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Sinai Health System pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Icahn School of Medicine at Mount Sinai pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • McGill University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Cedars-Sinai Health Sciences University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

King's College London, Cedars-Sinai Medical Center et Sinai Health System, avec 3 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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