Single Cell RNA Sequencing Of Regenerating Skeletal Muscle Reveals A Senescence Response Which Is Necessary For Optimal Muscle Repair
Notice bibliographique
Résumé
Satellite cells drive skeletal muscle regeneration, a process regulated by factors released into the local muscle environment; however the source of this trophic support is poorly defined. In this regard, recent work has identified a supportive role for cells commonly associated with aging and pathology, termed “senescent cells”. The PURPOSE of this study was to determine the function of cellular senescence in normal skeletal muscle repair in rodents. METHODS: The tibialis anterior (TA) of C57BL6 mice was injured with cardiotoxin (CTX) and collected across a time-course. To examine senescent cell function during muscle repair, mice where treated with the senolytic compound (ABT-263) to selectively ablate senescent cells. RESULTS: The number of senescent cells (SA-β-gal+ cells) rapidly increased following injury (p <0.05) which returned to baseline by 21 days post-CTX. SA-β-gal+ cells displayed other markers consistent with senescence such as a lack of proliferation (EDU-) and the presence of DNA damage (γH2AX). qPCR analysis of putative senescence pathways including p16, p21 and p53 as well as factors commonly secreted by senescent cells were significantly upregulated in CTX-injected muscle in comparison to uninjured muscle (p <0.05). To identify the cell types which become senescent, single-cell RNA sequencing (scRNAseq) was performed on 5-day post CTX skeletal muscle which revealed that fibrogenic-adipogenic progenitors (FAPs), endothelial cells and macrophages demonstrated increased expression of the senescence markers Glb1, CDKN1A and Trp53 while no satellite cells become senescent. These findings were confirmed in vivo through IHC analysis of SA-β-gal and marker specific analysis of FAPs (PDGFRα), endothelial cells (CD31) and macrophages (F4/80). Importantly, senolytic treatment during regenerative myogenesis in vivo reduced the number of SA-β-gal+ cells by 44% which coincided with significant reductions in muscle fibre cross-sectional area (25%) and the number of nuclei/fibre (12%). CONCLUSION: A transient wave of cellular senescence contributes to endogenous muscle repair to influence muscle fibre size following injury.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 ».