Stem-cell differentiation to desired lineages requires navigating alternating developmental paths that often lead to unwanted cell types. Hence, comprehensive developmental roadmaps are crucial to channel stem-cell differentiation toward desired fates. To this end, here, we map bifurcating lineage choices leading from pluripotency to 12 human mesodermal lineages, including bone, muscle, and heart. We defined the extrinsic signals controlling each binary lineage decision, enabling us to logically block differentiation toward unwanted fates and rapidly steer pluripotent stem cells toward 80%–99% pure human mesodermal lineages at most branchpoints. This strategy enabled the generation of human bone and heart progenitors that could engraft in respective in vivo models. Mapping stepwise chromatin and single-cell gene expression changes in mesoderm development uncovered somite segmentation, a previously unobservable human embryonic event transiently marked by HOPX expression. Collectively, this roadmap enables navigation of mesodermal development to produce transplantable human tissue progenitors and uncover developmental processes.Video AbstracteyJraWQiOiI4ZjUxYWNhY2IzYjhiNjNlNzFlYmIzYWFmYTU5NmZmYyIsImFsZyI6IlJTMjU2In0.eyJzdWIiOiJlNGRkYjk3Y2QzNjQzY2JjMmE5YTEzOTZkNWU5NjdjZSIsImtpZCI6IjhmNTFhY2FjYjNiOGI2M2U3MWViYjNhYWZhNTk2ZmZjIiwiZXhwIjoxNjc4NDQ4NDQ4fQ.e63EUWgSQ9qsR8Zzx5a1CPWLr9QxPN11ka15_JvjKOZqJdDJX0NtD1ENbMsTnFoeJD-0eI9cdMRs_Fx6sjMPvXu0GeAFY2rdPYKG5QKpzR93Vmkkurd0x0cxqV3aKDs_KOT73ZjN4KxnT16-1rZhD8vjOT5FkqRpnjwdIvmwWeFWdu3aBvcry4FQ8g45v-sJNOWN4DaXyQ6xeLumByi-73XMed3j94sXJ9w9PfvlXAWbiNhlPPD0nTs7asVwYV5YrDOQEP8g0sj1TlWT4v2oQyOTbXLGZWrBzxhJVFUYe8VL5Z1djlqu_n2gYDE3JmxIH8FsK8WQ4KfRKM_gb4rzRA(mp4, (63.77 MB) Download video

Hematopoietic stem cells (HSCs) are responsible for the generation of blood and immune cells throughout life. They have the unique ability to self-renew and generate more HSCs or differentiate into a progenitor cell in response to cell-intrinsic and -extrinsic stimuli. The balance of HSC fate commitment is critical for a healthy blood supply. Imbalances during hematopoiesis, which are frequent in aging, can result in hematological malignancies and pre-malignancies as well as increase risk of atherosclerosis. Given the importance of HSCs and their progenitors, they have been extensively characterized in genomic and transcriptomic studies. However, an understanding of protein expression within the HSC compartment and more broadly throughout hematopoiesis remains poorly understood, and it has been widely reported that the correlation between mRNA and proteins is more complicated than previously thought. Previous mouse mass spectrometry studies have focused either specifically on stem and the first early progenitor or broadly across mixed populations of stem and progenitor cells, which do not allow for cell-type specific protein resolution across stages of differentiation. Mass cytometry has been employed to characterize transcription factor expression in human HSCs and progenitors but does not apply an unbiased discovery approach. New mass spectrometry technology now allows for deep proteomic coverage with no more than 200 ng of sample input. We report here a proteomics resource characterizing protein expression in mouse adult and aged HSCs, multipotent progenitors and oligopotent progenitors, 12 cell types in total. We validated differential expression by flow cytometry analysis and immunofluorescence staining. Additionally, we investigated the relationship between mRNA and protein levels of individual genes in HSCs compared to progenitors through RNA sequencing studies and identified two proteins that appear to be uniquely regulated in the HSC compartment, Cpin1 and Adnp. In summary, this resource provides proteomic coverage of adult and aged hematopoietic stem cells and their progenitors and reveals changes in protein abundance between cell types, with potential future implications in understanding mechanisms for stem-cell maintenance, niche interactions and fate determination.

Illumina-based next generation sequencing (NGS) has accelerated biomedical discovery through its ability to generate thousands of gigabases of sequencing output per run at a fraction of the time and cost of conventional technologies. The process typically involves four basic steps: library preparation, cluster generation, sequencing, and data analysis. In 2015, a new chemistry of cluster generation was introduced in the newer Illumina machines (HiSeq 3000/4000/X Ten) called exclusion amplification (ExAmp), which was a fundamental shift from the earlier method of random cluster generation by bridge amplification on a non-patterned flow cell. The ExAmp chemistry, in conjunction with patterned flow cells containing nanowells at fixed locations, increases cluster density on the flow cell, thereby reducing the cost per run. It also increases sequence read quality, especially for longer read lengths (up to 150 base pairs). This advance has been widely adopted for genome sequencing because greater sequencing depth can be achieved for lower cost without compromising the quality of longer reads. We show that this promising chemistry is problematic, however, when multiplexing samples. We discovered that up to 5-10% of sequencing reads (or signals) are incorrectly assigned from a given sample to other samples in a multiplexed pool. We provide evidence that this “spreading-of-signals” arises from low levels of free index primers present in the pool. These index primers can prime pooled library fragments at random via complementary 3′ ends, and get extended by DNA polymerase, creating a new library molecule with a new index before binding to the patterned flow cell to generate a cluster for sequencing. This causes the resulting read from that cluster to be assigned to a different sample, causing the spread of signals within multiplexed samples. We show that low levels of free index primers persist after the most common library purification procedure recommended by Illumina, and that the amount of signal spreading among samples is proportional to the level of free index primer present in the library pool. This artifact causes homogenization and misclassification of cells in single cell RNA-seq experiments. Therefore, all data generated in this way must now be carefully re-examined to ensure that “spreading-of-signals” has not compromised data analysis and conclusions. Re-sequencing samples using an older technology that uses conventional bridge amplification for cluster generation, or improved library cleanup strategies to remove free index primers, can minimize or eliminate this signal spreading artifact.