Intestinal stem cells, characterized by high Lgr5 expression, reside between Paneth cells at the small intestinal crypt base and divide every day. We have carried out fate mapping of individual stem cells by generating a multicolor Cre-reporter. As a population, Lgr5(hi) stem cells persist life-long, yet crypts drift toward clonality within a period of 1-6 months. We have collected short- and long-term clonal tracing data of individual Lgr5(hi) cells. These reveal that most Lgr5(hi) cell divisions occur symmetrically and do not support a model in which two daughter cells resulting from an Lgr5(hi) cell division adopt divergent fates (i.e., one Lgr5(hi) cell and one transit-amplifying [TA] cell per division). The cellular dynamics are consistent with a model in which the resident stem cells double their numbers each day and stochastically adopt stem or TA fates. Quantitative analysis shows that stem cell turnover follows a pattern of neutral drift dynamics.

Single-cell RNA-sequencing has become a widely used, powerful approach for studying cell populations. However, these methods often generate multiplet artifacts, where two or more cells receive the same barcode, resulting in a hybrid transcriptome. In most experiments, multiplets account for several percent of transcriptomes and can confound downstream data analysis. Here, we present Single-Cell Remover of Doublets (Scrublet), a framework for predicting the impact of multiplets in a given analysis and identifying problematic multiplets. Scrublet avoids the need for expert knowledge or cell clustering by simulating multiplets from the data and building a nearest neighbor classifier. To demonstrate the utility of this approach, we test Scrublet on several datasets that include independent knowledge of cell multiplets. Scrublet is freely available for download at github.com/AllonKleinLab/scrublet.

Although the function of the mammalian pancreas hinges on complex interactions of distinct cell types, gene expression profiles have primarily been described with bulk mixtures. Here we implemented a droplet-based, single-cell RNA-seq method to determine the transcriptomes of over 12,000 individual pancreatic cells from four human donors and two mouse strains. Cells could be divided into 15 clusters that matched previously characterized cell types: all endocrine cell types, including rare epsilon-cells; exocrine cell types; vascular cells; Schwann cells; quiescent and activated stellate cells; and four types of immune cells. We detected subpopulations of ductal cells with distinct expression profiles and validated their existence with immuno-histochemistry stains. Moreover, among human beta- cells, we detected heterogeneity in the regulation of genes relating to functional maturation and levels of ER stress. Finally, we deconvolved bulk gene expression samples using the single-cell data to detect disease-associated differential expression. Our dataset provides a resource for the discovery of novel cell type-specific transcription factors, signaling receptors, and medically relevant genes.

Tumor-infiltrating myeloid cells (TIMs) comprise monocytes, macrophages, dendritic cells, and neutrophils, and have emerged as key regulators of cancer growth. These cells can diversify into a spectrum of states, which might promote or limit tumor outgrowth but remain poorly understood. Here, we used single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) to map TIMs in non-small-cell lung cancer patients. We uncovered 25 TIM states, most of which were reproducibly found across patients. To facilitate translational research of these populations, we also profiled TIMs in mice. In comparing TIMs across species, we identified a near-complete congruence of population structures among dendritic cells and monocytes; conserved neutrophil subsets; and species differences among macrophages. By contrast, myeloid cell population structures in patients’ blood showed limited overlap with those of TIMs. This study determines the lung TIM landscape and sets the stage for future investigations into the potential of TIMs as immunotherapy targets.

The functions of epithelial tissues are dictated by the types, abundance and distribution of the differentiated cells they contain. Attempts to restore tissue function after damage require knowledge of how physiological tasks are distributed among cell types, and how cell states vary between homeostasis, injury–repair and disease. In the conducting airway, a heterogeneous basal cell population gives rise to specialized luminal cells that perform mucociliary clearance1. Here we perform single-cell profiling of human bronchial epithelial cells and mouse tracheal epithelial cells to obtain a comprehensive census of cell types in the conducting airway and their behaviour in homeostasis and regeneration. Our analysis reveals cell states that represent known and novel cell populations, delineates their heterogeneity and identifies distinct differentiation trajectories during homeostasis and tissue repair. Finally, we identified a novel, rare cell type that we call the ‘pulmonary ionocyte’, which co-expresses FOXI1, multiple subunits of the vacuolar-type H+-ATPase (V-ATPase) and CFTR, the gene that is mutated in cystic fibrosis. Using immunofluorescence, modulation of signalling pathways and electrophysiology, we show that Notch signalling is necessary and FOXI1 expression is sufficient to drive the production of the pulmonary ionocyte, and that the pulmonary ionocyte is a major source of CFTR activity in the conducting airway epithelium. Single-cell RNA sequencing analysis is used to identify cell types in the tracheal epithelium, including previously unidentified ionocytes, which express high levels of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator, CFTR.

Mapping the vertebrate developmental landscape As embryos develop, numerous cell types with distinct functions and morphologies arise from pluripotent cells. Three research groups have used single-cell RNA sequencing to analyze the transcriptional changes accompanying development of vertebrate embryos (see the Perspective by Harland). Wagner et al. sequenced the transcriptomes of more than 90,000 cells throughout zebrafish development to reveal how cells differentiate during axis patterning, germ layer formation, and early organogenesis. Farrell et al. profiled the transcriptomes of tens of thousands of embryonic cells and applied a computational approach to construct a branching tree describing the transcriptional trajectories that lead to 25 distinct zebrafish cell types. The branching tree revealed how cells change their gene expression as they become more and more specialized. Briggs et al. examined whole frog embryos, spanning zygotic genome activation through early organogenesis, to map cell states and differentiation across all cell lineages over time. These data and approaches pave the way for the comprehensive reconstruction of transcriptional trajectories during development. Science , this issue p. 981 , p. eaar3131 , p. eaar5780 ; see also p. 967

It is currently thought that life-long blood cell production is driven by the action of a small number of multipotent haematopoietic stem cells. Evidence supporting this view has been largely acquired through the use of functional assays involving transplantation. However, whether these mechanisms also govern native non-transplant haematopoiesis is entirely unclear. Here we have established a novel experimental model in mice where cells can be uniquely and genetically labelled in situ to address this question. Using this approach, we have performed longitudinal analyses of clonal dynamics in adult mice that reveal unprecedented features of native haematopoiesis. In contrast to what occurs following transplantation, steady-state blood production is maintained by the successive recruitment of thousands of clones, each with a minimal contribution to mature progeny. Our results demonstrate that a large number of long-lived progenitors, rather than classically defined haematopoietic stem cells, are the main drivers of steady-state haematopoiesis during most of adulthood. Our results also have implications for understanding the cellular origin of haematopoietic disease. On the basis of transplantation experiments it is generally believed that a very small number of haematopoietic stem cells maintain multi-lineage haematopoiesis by stably producing a hierarchy of short-lived progenitor cells; here a new transposon-based labelling technique shows that this might not be the case during non-transplant haematopoiesis, but rather that a large number of long-lived progenitors are the main drivers of steady-state haematopoiesis during most of adulthood. It is generally believed that a very small number of haematopoietic stem cells (HSCs) maintain multilineage haematopoiesis by stably producing a hierarchy of short-lived progenitor cells. This theory is historically based on transplantation experiments in lethally irradiated hosts. Using a new transposon-based labelling technique that enables unique tagging of individual cells and their progeny in vivo, Fernando Camargo and colleagues now show that this might not be the case during native non-transplant haematopoiesis. The authors found that the main drivers of steady state haematopoiesis during most of adulthood are a large number of long-lived progenitors, rather than classically defined haematopoietic stem cells.