RNA-Sequencing Reveals Unique Transcriptional Signatures of Running and Running-Independent Environmental Enrichment in the Adult Mouse Dentate Gyrus
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Notice bibliographique
Résumé
Environmental enrichment (EE) is a powerful stimulus of brain plasticity and is among the most accessible treatment options for brain disease. In rodents, EE is modeled using multi-factorial environments that include running, social interactions, and/or complex surroundings. Here, we show that running and running-independent EE differentially affect the hippocampal dentate gyrus (DG), a brain region critical for learning and memory. Outbred male CD1 mice housed individually with a voluntary running disk showed improved spatial memory in the radial arm maze compared to individually- or socially-housed mice with a locked disk. We therefore used RNA sequencing to perform an unbiased interrogation of DG gene expression in mice exposed to either a voluntary running disk (RUN), a locked disk (LD), or a locked disk plus social enrichment and tunnels [i.e., a running-independent complex environment (CE)]. RNA sequencing revealed that RUN and CE mice showed distinct, non-overlapping patterns of transcriptomic changes versus the LD control. Bio-informatics uncovered that the RUN and CE environments modulate separate transcriptional networks, biological processes, cellular compartments and molecular pathways, with RUN preferentially regulating synaptic and growth-related pathways and CE altering extracellular matrix-related functions. Within the RUN group, high-distance runners also showed selective stress pathway alterations that correlated with a drastic decline in overall transcriptional changes, suggesting that excess running causes a stress-induced suppression of running's genetic effects. Our findings reveal stimulus-dependent transcriptional signatures of EE on the DG, and provide a resource for generating unbiased, data-driven hypotheses for novel mediators of EE-induced cognitive changes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle