The regulatory landscapes of human ovarian ageing
Notice bibliographique
Résumé
Summary paragraph The ovary is the first organ to age in the human body, affecting both fertility and overall health in women 1-8 . However, the biological mechanisms underlying human ovarian ageing remain poorly understood. Here we performed single-nuclei multi-omics analysis of young and reproductively aged human ovaries to understand the molecular and cellular basis of ovarian ageing in humans. Our analysis reveals coordinated changes in transcriptomic output and chromatin accessibility across cell types during ageing, including elevated mTOR and MAPK signaling, decreased activity of the oxidative phosphorylation and DNA damage repair pathways, and an increased signature of cellular senescence. By constructing cell type-specific regulatory networks, we uncover enhanced activity of the transcription factor CEBPD across cell types in the aged ovary, with a corresponding significant loss of activity of most cell identity-associated transcription factors. Moreover, by performing integrative analyses of our single-nuclei multi-omics data with common genetic variants associated with age at natural menopause (ANM) from genome-wide association studies, we demonstrate a global impact of functional variants on changes in gene regulatory networks across ovarian cell types. Finally, we nominate about a dozen of functional non-coding variants, their target genes and cell types and regulatory mechanisms that underlie genetic association with ANM. This work provides a comprehensive multimodal landscape of human ovarian ageing and mechanistic insights into inherited variation of ANM.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».