Apoptosis and clearance of apoptotic cells via efferocytosis are evolutionarily conserved processes that drive tissue repair. However, the mechanisms by which recognition and clearance of apoptotic cells regulate repair are not fully understood. Here, we use single-cell RNA sequencing to provide a map of the cellular dynamics during early inflammation in mouse skin wounds. We find that apoptotic pathways and efferocytosis receptors are elevated in fibroblasts and immune cells, including resident Lyve1 + macrophages, during inflammation. Interestingly, human diabetic foot wounds upregulate mRNAs for apoptotic genes and display increased and altered efferocytosis signaling via the receptor Axl. During early inflammation in mouse wounds, we detect upregulation of Axl in dendritic cells and fibroblasts via TLR3-independent mechanisms. Inhibition studies in vivo in mice reveal that Axl signaling is required for wound repair but is dispensable for efferocytosis. By contrast, inhibition of another efferocytosis receptor, Timd4, in mouse wounds decreases efferocytosis and abrogates wound repair. These data highlight the distinct mechanisms by which apoptotic cell detection coordinates tissue repair and provides potential therapeutic targets for chronic wounds in diabetic patients.

Dermal Fibroblast Progenitors (DFPs) differentiate into distinct fibroblast lineages during skin development. However, the mechanisms that regulate lineage commitment of naive dermal progenitors to form niches around the hair follicle, dermis, and hypodermis, are unknown. In our study, we used multimodal single-cell approaches, epigenetic assays, and allografting techniques to define a DFP state and the mechanisms that govern its differentiation potential. Our results indicate that the overall chromatin profile of DFPs is repressed by H3K27me3 and has inaccessible chromatin at lineage specific genes. Surprisingly, the repressed chromatin profile of DFPs renders them unable to reform skin in allograft assays despite their multipotent potential. Distinct fibroblast lineages, such as the dermal papilla and adipocytes contained specific chromatin profiles that were de-repressed during late embryogenesis by the H3K27-me3 demethylase, Kdm6b/Jmjd3. Tissue-specific deletion of Kdm6b/Jmjd3 resulted in ablating the adipocyte compartment and inhibiting mature dermal papilla functions in single-cell-RNA-seq, ChIPseq, and allografting assays. Altogether our studies reveal a mechanistic multimodal understanding of how DFPs differentiate into distinct fibroblast lineages, and we provide a novel multiomic search-tool within skinregeneration.org.

Wound repair requires the coordination of multiple cell types including immune cells and tissue resident cells to coordinate healing and return of tissue function. Diabetic foot ulceration is a type of chronic wound that impacts over 4 million patients in the US and over 7 million worldwide (Edmonds et al., 2021). Yet, the cellular and molecular mechanisms that go awry in these wounds are not fully understood. Here, by profiling chronic foot ulcers from non-diabetic (NDFUs) and diabetic (DFUs) patients using single-cell RNA sequencing, we find that DFUs display transcription changes that implicate reduced keratinocyte differentiation, altered fibroblast function and lineages, and defects in macrophage metabolism, inflammation, and ECM production compared to NDFUs. Furthermore, analysis of cellular interactions reveals major alterations in several signaling pathways that are altered in DFUs. These data provide a view of the mechanisms by which diabetes alters healing of foot ulcers and may provide therapeutic avenues for DFU treatments.

Hair quality is an important indicator of health in humans and other animals. Current approaches to assess hair quality are generally non-quantitative or are low throughput due to technical limitations of 'splitting hairs'. We developed a deep learning-based computer vision approach for the high throughput quantification of individual hair fibers at a high resolution. Our innovative computer vision tool can distinguish and extract overlapping fibers for quantification of multivariate features including length, width, and color to generate single-hair phenomes (shPhenome) of diverse conditions across the lifespan of mice. Using our tool, we explored the effects of hormone signaling, genetic modifications, and aging on hair follicle output. Our analyses revealed hair phenotypes resultant of endocrinological, developmental, and aging-related alterations in the fur coats of mice. These results demonstrate the efficacy of our deep hair phenomics tool for characterizing factors that modulate the hair follicle and developing new diagnostic methods for detecting disease through the hair fiber. Finally, we have generated a searchable, interactive web tool for the exploration of our hair fiber data at skinregeneration.org.Graphical abstract

Summary Scars are a serious health concern that impacts the clinical outcome and long-term well-being of burn victims and individuals with genetic skin conditions associated with wound healing. In this study using mouse as the model, we identify regenerative factors in neonatal skin that will transform adult skin to regenerate instead of repairing wounds with a scar, without perturbing normal development and homeostasis. We utilized single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) to probe unsorted cells from Regenerating, Scarring, Homeostatic, and Developing skin. Our results revealed a transient regenerative cell type in Developing skin, called papillary fibroblasts, which are defined by the expression of a canonical Wnt transcription factor Lef1. Tissue specific ablation of Lef1 inhibited skin regeneration. Importantly, ectopic expression of Lef1 in dermal fibroblasts did not disrupt development and aging, but primed adult skin to undergo enhanced regeneration. Here, we reveal the possibility of transferring the regenerative abilities of neonatal skin to adult tissue by expressing Lef1 in dermal fibroblasts. Finally, we have generated an expandable web resource with a search function to display gene expression in the context of our scRNA-seq data ( https://skinregeneration.org/ ).