Transcriptional Reprogramming of Skeletal Muscle Stem Cells by the Niche Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adult stem cells are indispensable for tissue regeneration. Tissue-specific stem cells reside in a specialized location called their niche, where they are in constant cross talk with neighboring niche cells and circulatory signals from their environment. Aging has a detrimental effect on the number and the regenerative function of various stem cells. However, whether the loss of stem cell function is a cause or consequence of their aging niche is unclear. Using skeletal muscle stem cells (MuSCs) as a model, we decouple cell-intrinsic from niche-mediated extrinsic effects of aging on their transcriptome. By combining in vivo MuSC heterochronic transplantation models and computational methods, we show that on a genome-wide scale, age-related altered genes fall into two distinct categories regarding their response to the niche environment. Genes that are inelastic in their response to the niche exhibit altered chromatin accessibility and are associated with differentially methylated regions (DMRs) between young and aged cells. On the other hand, genes that are restorable by niche exposure exhibit altered transcriptome but show no change in chromatin accessibility or DMRs. Taken together, our data suggest that the niche environment plays a decisive role in controlling the transcriptional activity of MuSCs, and exposure to a young niche can reverse approximately half of all age-associated changes that are not epigenetically encoded. The muscle niche therefore serves as an important therapeutic venue to mitigate the negative consequence of aging on tissue regeneration.
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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 ».