Differential responses to aging amongst the transcriptome and proteome of mesenchymal progenitor populations
Notice bibliographique
Résumé
The biological aging of mesenchymal stem cells is proposed to contribute to the development of a range of musculoskeletal and systemic diseases associated with older adults, such as osteoporosis, sarcopenia, and frailty. Despite this, little is understood about the specific mechanisms which drive this stem cell exhaustion, with most studies evaluating indirect effects of other aging changes, such as DNA damage, senescence, and inflammaging. In this study, we assess the transcriptomic and proteomic changes in three different populations of mesenchymal progenitor cells from older (50-70 years) and younger (20-40 years) individuals to uncover potential mechanisms driving stem cell exhaustion in mesenchymal tissues. To do this, we harvested primary bone marrow mesenchymal stem and progenitor cells (MPCs), circulating osteoprogenitors (COP), and adipose-derived stem cells (ADSCs) from younger and older donors, with an equal number of samples from males and females. These samples underwent RNA sequencing and label-free proteomic analysis, comparing the younger samples to the older ones. There was a distinct transcriptomic phenotype associated with the pooled older stem cells, indicative of suppressed proliferation and differentiation; however, there was no consistent change in the proteome of the cells. Older MPCs had a distinct phenotype in both the transcriptome and proteome, again consistent with altered differentiation and proliferation, but also a pro-inflammatory immune shift in older adults. COP cells showed a strong transcriptomic shift to pro-inflammatory signaling but no consistent proteomic phenotype. Similarly, ADSCs displayed transcriptomic shift in physiologies associated with cell migration, adherence, and immune activation, but no consistent proteomic change with age. These results show that there are underlying transcriptomic changes with stem cell aging that likely contribute to a decline in tissue regeneration; however, contextual factors such as the microenvironment and general health status also have a strong role in this.
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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 ».