<i>TWIST1</i> controls cellular senescence and energy metabolism in mesenchymal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mesenchymal stem cells (MSC) are promising cells for regenerative medicine therapies, because they can differentiate towards multiple cell lineages. However, heterogeneity in differentiation capacity is one of the main drawbacks that limit their use clinically. Differences in the occurrence of cellular senescence and in the expression of the senescence associated secretory phenotype (SASP) in MSC populations contribute to their heterogeneity. Here, we show the involvement of TWIST1 expression in the regulation of MSC senescence, demonstrating that silencing of TWIST1 in MSCs increased the occurrence of senescence. These senescent MSCs had a SASP that was different from irradiation-induced senescent MSCs. In addition, metabolic evaluation performed by the Seahorse XF apparatus showed that both TWIST1 silencing-induced and irradiation-induced senescent MSCs had a higher oxygen consumption compared to control MSCs, while TWIST1 silencing-induced senescent MSCs had a low extracellular acidification rate compared to the irradiation-induced senescent MSCs. Overall, our data indicate how TWIST1 regulation influences senescence in human MSCs and that TWIST1 silencing-induced senescence is characterized by a specific expression of the SASP and the metabolic state.
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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) | 0,002 | 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.
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 ».