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Enregistrement W4389956891 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.14843

Abstract 14843: Unveiling the Phenotype of Smooth Muscle Foam Cells in Human Atherosclerotic Lesions: Insights From Bulk and Single Cell RNA Sequencing

2023· article· en· W4389956891 sur OpenAlexaff
Sima Allahverdian, Pinhao Xiang, Valentin Blanchard, Başak Şahin, Teddy Chan, Gordon A. Francis

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoam cellCellRNAPhenotypeTranscriptomeMolecular biologyMacrophageGeneGene expressionMedicinePathologyBiologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Our previous studies of human coronary atherosclerosis and ApoE-/- mice indicated that at least 50% and ~70% of foam cells are of smooth muscle cell (SMC) origin, respectively. We also found that SMCs generate a distinct class of foam cells, due to several gene expression and regulatory differences compared to macrophage foam cells. In the current investigation we utilized transcriptomic approaches to identify and characterize the phenotype of SMC foam cells of human coronary plaques and in SMCs treated with aggregated LDL (ag-LDL). Methods: Sections of fresh human coronary artery were subjected to gentle digestion and the isolated cells used for single-cell RNA Sequencing (scRNA-Seq) (n=3) using 10X Genomics Chromium Single Cell 3’ Reagent Kits v3 Technology. Human vascular SMCs were treated with 100 μg/mL ag-LDL for 24 h (n=3) and stained with the fluorescent lipid probe BODIPY493/503. BODIPY high SMCs were collected and subjected to bulk RNA sequencing along with non-treated SMCs as control. Results: Single cell RNA sequencing of cells isolated from human coronary arteries followed by unsupervised Seurat-based clustering (R version 4.2.0) identified 15 distinct clusters including 8 SMC clusters with varying degrees of differentiation and macrophage foam and non-foam cells. The top 70 upregulated genes in ag-LDL treated SMCs were used to identify clusters corresponding to SMC foam cells in the scRNA-seq dataset. We found that these genes are mostly enriched in 2 clusters of less differentiated SMCs. SMC and macrophage foam cell clusters display distinct characteristics. SMC foam cell clusters exhibit upregulation of complement and coagulation cascades, as well as ECM-receptor interaction genes. In contrast, the macrophage foam cell cluster shows enrichment of proinflammatory genes, genes involved in the response to unfolded protein, and both pro- and anti-apoptotic genes. Conclusion: Our studies provide novel tools to investigate the nature of SMC foam cells in human atherosclerosis and may provide unique markers for SMC foam cells. Gaining a comprehensive insight of the significance and characteristics of SMC foam cells is crucial in elucidating their ultimate role and potential as a therapeutic target in atherosclerosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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