Transcriptomic Bioinformatic Analyses of Atria Uncover Involvement of Pathways Related to Strain and Post-translational Modification of Collagen in Increased Atrial Fibrillation Vulnerability in Intensely Exercised Mice
Notice bibliographique
Résumé
Atrial Fibrillation (AF) is the most common supraventricular tachyarrhythmia that is typically associated with cardiovascular disease (CVD) and poor cardiovascular health. Paradoxically, endurance athletes are also at risk for AF. While it is well-established that persistent AF is associated with atrial fibrosis, hypertrophy and inflammation, intensely exercised mice showed similar adverse atrial changes and increased AF vulnerability, which required tumor necrosis factor (TNF) signaling, even though ventricular structure and function improved. To identify some of the molecular factors underlying the chamber-specific and TNF-dependent atrial changes induced by exercise, we performed transcriptome analyses of hearts from wild-type and TNF-knockout mice following exercise for 2 days, 2 or 6 weeks of exercise. Consistent with the central role of atrial stretch arising from elevated venous pressure in AF promotion, all 3 time points were associated with differential regulation of genes in atria linked to mechanosensing (focal adhesion kinase, integrins and cell-cell communications), extracellular matrix (ECM) and TNF pathways, with TNF appearing to play a permissive, rather than causal, role in gene changes. Importantly, mechanosensing/ECM genes were only enriched, along with tubulin- and hypertrophy-related genes after 2 days of exercise while being downregulated at 2 and 6 weeks, suggesting that early reactive strain-dependent remodeling with exercise yields to compensatory adjustments. Moreover, at the later time points, there was also downregulation of both collagen genes and genes involved in collagen turnover, a pattern mirroring aging-related fibrosis. By comparison, twofold fewer genes were differentially regulated in ventricles vs. atria, independently of TNF. Our findings reveal that exercise promotes TNF-dependent atrial transcriptome remodeling of ECM/mechanosensing pathways, consistent with increased preload and atrial stretch seen with exercise. We propose that similar preload-dependent mechanisms are responsible for atrial changes and AF in both CVD patients and athletes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».