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Enregistrement W3167981597 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.03277

Suppressing Sema3A expression in muscle satellite cells affects terminal Schwann cells after muscle and nerve injury

2021· article· en· W3167981597 sur OpenAlexafffund
Nasibeh Daneshvar, Ryuichi Tatsumi, Yuji Matsuyoshi, Judy E. Anderson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSEMA3ADenervationKnockout mouseRegeneration (biology)Schwann cellGene knockoutBiologyEndocrinologyInternal medicinePathologyMolecular biologyMedicineCell biologySemaphorinGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the role of Sema3A expression in satellite cells (SCs) and terminal Schwann cells (TSCs) in neuromuscular junction (NMJs) formation, expression was investigated during recovery from muscle‐ or nerve‐crush injuries in muscle from mice with a SC‐specific knockout of Sema3A. We tested the hypothesis that loss of SC‐specific Sema3A expression would disrupt TSC gene and protein expression after both injuries. Gene expression in synaptic areas was studied using RNAscope multiplex fluorescence in situ hybridisation (ISH, Advanced Cell Diagnostics) to examine TSCs (Sema3A, S100B, P75NGFR), Pax7+ SCs, and Westerns to assay proteins (Sema3A and S100B, and γAchR, related to denervation). Muscle from transgenics with tamoxifen‐induced conditional knockout, and two control groups (injured non‐knockouts and no‐surgery SC‐specific knockouts) were examined 14 and 21days after nerve crush and 21 and 35days after muscle crush (ethics approval A30‐142‐0 (Kyushu U) and F14‐15 UManitoba). Expression sites (number, area, and intensity) for Sema3A, S100B, P75NGFR and Pax7 mRNA were imaged, measured (Celleste software) and analyzed (ANOVA, linear regression, and Principal Component Analysis, PCA) as a function of regeneration time. After muscle crush, P75NGFR expression was higher in SC‐specific Sema3A knockout mice (days 21 and 35) than in non‐knockout controls (p<0.001 Tukey's, df=16) suggesting an increased number of TSCs. γAchR protein was highest at day 21 vs. controls (p<0.001 Tukey's df=32) and correlated to Pax7 intensity in SCs. S100B expression correlated with regeneration time (p<0.01, df=34). S100B protein decreased at day 21 (Tukey's, p<0.001), possibly due to loss of TSCs by out‐migration or cell death, or lack of S100B promotor activity. After nerve crush, P75NGFR expression was higher at day 21 in knockouts than in controls and correlated to Sema3A expression intensity. γAchR protein correlated with P75NGFR and Pax7 expression, indicating SCs increase after denervation or that Pax7 expression/SC increases. S100B and Sema3A proteins in non‐knockout controls were lower at day 14 after nerve injury (2‐way Anova, p<0.001) and increased at day 21 (p<0.001), changes not seen in SC‐specific Sema3A knockout mice. Combining all data for both injuries in PCAs, TSC sites (colocalized P75NGFR, Sema3A and S100B expression) increased with increased S100B and Sema3A proteins (Factors 1 and 2 accounted for 51.8% of variance). PCA of SC sites (overlap of Pax7, S100B, and Sema3A expression) showed Sema3A mRNA and protein and S100B accounted for 30.9% of variance in SCs. Loss of SC‐specific Sema3A expression accelerated denervation after muscle injury. PCAs showed TSC function depends on Sema3A and S100B in reinnervation. Results advance our understanding of synaptic interactions of TSCs and SCs in vivo . This complex interaction between TSCs and SCs during reinnervation and regeneration opens an important new aspect of nerve‐muscle interaction at the cellular level, with possible implications for diseases where those interactions decline, such as amyotrophic lateral sclerosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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