RNA-Sequencing Reveals Unique Transcriptional Signatures of Running and Running-Independent Environmental Enrichment in the Adult Mouse Dentate Gyrus
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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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».