Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies are poised to reshape the current cell-type classification system. However, a transcriptome-based single-cell atlas has not been achieved for complex mammalian systems. Here, we developed Microwell-seq, a high-throughput and low-cost scRNA-seq platform using simple, inexpensive devices. Using Microwell-seq, we analyzed more than 400,000 single cells covering all of the major mouse organs and constructed a basic scheme for a mouse cell atlas (MCA). We reveal a single-cell hierarchy for many tissues that have not been well characterized previously. We built a web-based "single-cell MCA analysis" pipeline that accurately defines cell types based on single-cell digital expression. Our study demonstrates the wide applicability of the Microwell-seq technology and MCA resource.

Hematopoietic stem cells (HSCs) sustain blood formation throughout life and are the functional units of bone marrow transplantation. We show that transient expression of six transcription factors Run1t1, Hlf, Lmo2, Prdm5, Pbx1, and Zfp37 imparts multilineage transplantation potential onto otherwise committed lymphoid and myeloid progenitors and myeloid effector cells. Inclusion of Mycn and Meis1 and use of polycistronic viruses increase reprogramming efficacy. The reprogrammed cells, designated induced-HSCs (iHSCs), possess clonal multilineage differentiation potential, reconstitute stem/progenitor compartments, and are serially transplantable. Single-cell analysis revealed that iHSCs derived under optimal conditions exhibit a gene expression profile that is highly similar to endogenous HSCs. These findings demonstrate that expression of a set of defined factors is sufficient to activate the gene networks governing HSC functional identity in committed blood cells. Our results raise the prospect that blood cell reprogramming may be a strategy for derivation of transplantable stem cells for clinical application.

Intestinal stem cells (ISCs) are confined to crypt bottoms and their progeny differentiate near crypt-villus junctions. Wnt and bone morphogenic protein (BMP) gradients drive this polarity, and colorectal cancer fundamentally reflects disruption of this homeostatic signaling. However, sub-epithelial sources of crucial agonists and antagonists that organize this BMP gradient remain obscure. Here, we couple whole-mount high-resolution microscopy with ensemble and single-cell RNA sequencing (RNA-seq) to identify three distinct PDGFRA+ mesenchymal cell types. PDGFRA(hi) telocytes are especially abundant at the villus base and provide a BMP reservoir, and we identified a CD81+ PDGFRA(lo) population present just below crypts that secretes the BMP antagonist Gremlin1. These cells, referred to as trophocytes, are sufficient to expand ISCs in vitro without additional trophic support and contribute to ISC maintenance in vivo. This study reveals intestinal mesenchymal structure at fine anatomic, molecular, and functional detail and the cellular basis for a signaling gradient necessary for tissue self-renewal.

Replicating Lgr5+ stem cells and quiescent Bmi1+ cells behave as intestinal stem cells (ISCs) in vivo. Disrupting Lgr5+ ISCs triggers epithelial renewal from Bmi1+ cells, from secretory or absorptive progenitors, and from Paneth cell precursors, revealing a high degree of plasticity within intestinal crypts. Here, we show that GFP+ cells from Bmi1GFP mice are preterminal enteroendocrine cells and we identify CD69+CD274+ cells as related goblet cell precursors. Upon loss of native Lgr5+ ISCs, both populations revert toward an Lgr5+ cell identity. While active histone marks are distributed similarly between Lgr5+ ISCs and progenitors of both major lineages, thousands of cis elements that control expression of lineage-restricted genes are selectively open in secretory cells. This accessibility signature dynamically converts to that of Lgr5+ ISCs during crypt regeneration. Beyond establishing the nature of Bmi1GFP+ cells, these findings reveal how chromatin status underlies intestinal cell diversity and dedifferentiation to restore ISC function and intestinal homeostasis.

Recent progress in single-cell technologies has enabled the identification of all major cell types in mouse. However, for most cell types, the regulatory mechanism underlying their identity remains poorly understood. By computational analysis of the recently published mouse cell atlas data, we have identified 202 gene regulatory networks whose activities are highly variable across different cell types, and more importantly, predicted a small set of essential regulators for each of over 800 cell types in mouse for the first time. Systematic validation by automated literature- and data-mining provides strong additional support for our predictions. Thus, these predictions serve as a valuable resource that would be useful for the broad biological community. Finally, we have built a user-friendly, interactive, web-portal to enable users to navigate this mouse cell network atlas.

Single-cell analysis is a rapidly evolving approach to characterize genome-scale molecular information at the individual cell level. Development of single-cell technologies and computational methods has enabled systematic investigation of cellular heterogeneity in a wide range of tissues and cell populations, yielding fresh insights into the composition, dynamics, and regulatory mechanisms of cell states in development and disease. Despite substantial advances, significant challenges remain in the analysis, integration, and interpretation of single-cell omics data. Here, we discuss the state of the field and recent advances, and look to future opportunities.