Abstract 44: Organ-specific Stochastic Phenotype Switching is Required for Endothelial Health
Notice bibliographique
Résumé
Among unicellular organisms, stochastic phenotype switching is a documented strategy for survival. These populations "hedge their bets": while the majority of their cells are adapted to their present environment, a minority remains poised to thrive under drastically different conditions. Bet hedging has also been described in metazoan cells, primarily in vitro. However, its role in tissue homeostasis has yet to be established. Here, we show that von Willebrand factor (vWF) is expressed in a spatially heterogeneous manner in a small fraction of capillary endothelial cells in the heart, skeletal muscle, lung and brain. Moreover, these mosaic patterns are dynamic, in that vWF expression stochastically toggles ON/OFF over time. By contrast, expression of vWF in the aorta and liver is static in time. In cultured primary endothelial cells, biological noise resulted in mosaic vWF heterogeneity through a promoter-level DNA methylation switch. Finally, vWF-/- mice demonstrated extensive endothelial cell damage in capillaries of the heart and impaired cardiac function, but not kidney or aorta. Taken together, these findings suggest that dynamic mosaicism of vWF expression is functionally relevant and that bet hedging represents a previously unrecognized strategy for adaptive, organ-specific homeostasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».