ABSTRACT The cellular microenvironment together with intrinsic regulators shapes stem cell identity and differentiation capacity. Mammalian early embryos are exposed to hypoxia in vivo and appear to benefit from hypoxic culture in vitro. Yet, components of the hypoxia response and how their interplay impacts stem cell transcriptional networks and lineage choices remain poorly understood. Here we investigated the molecular effects of acute and prolonged hypoxia on distinct embryonic and extraembryonic stem cell types as well as the functional impact on differentiation potential. We find a temporal and cell type-specific transcriptional response including an early primitive streak signature in hypoxic embryonic stem (ES) cells. Using a 3D gastruloid differentiation model, we show that hypoxia-induced T expression enables symmetry breaking and axial elongation in the absence of exogenous WNT activation. Importantly, hypoxia also modulates T levels in conventional gastruloids and enhances representation of endodermal and neural markers. Mechanistically, we identify Hif1α as a central factor that mediates the transcriptional response to hypoxia in balance with epigenetic and metabolic rewiring. Our findings directly link the microenvironment to stem cell function and provide a rationale supportive of applying physiological conditions in models of embryo development

Mammalian stem-cell-based models of embryo development (stembryos) hold great promise in basic and applied research. However, considerable phenotypic variation despite identical culture conditions limits their potential. The biological processes underlying this seemingly stochastic variation are poorly understood. Here, we investigate the roots of this phenotypic variation by intersecting transcriptomic states and morphological history of individual stembryos across stages modeling post-implantation and early organogenesis. Through machine learning and integration of time-resolved single-cell RNA-sequencing with imaging-based quantitative phenotypic profiling, we identify early features predictive of the phenotypic end-state. Leveraging this predictive power revealed that early imbalance of oxidative phosphorylation and glycolysis results in aberrant morphology and a neural lineage bias that can be corrected by metabolic interventions. Collectively, our work establishes divergent metabolic states as drivers of phenotypic variation, and offers a broadly applicable framework to chart and predict phenotypic variation in organoid systems. The strategy can be leveraged to identify and control underlying biological processes, ultimately increasing the reproducibility of in vitro systems.