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Enregistrement W4410021228 · doi:10.1152/ajpcell.00115.2025

Single-cell transcriptomic analysis reveals alterations to cellular dynamics and paracrine signaling in radiation-induced muscle pathology

2025· article· en· W4410021228 sur OpenAlexafffund
Nicolás Collao, Emma B. Johannsen, Jesper Just, Michael De Lisio

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, University of OttawaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Health Sciences, University of OttawaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBiologyFibrosisTranscriptomeCell biologyParacrine signallingSkeletal muscleExtracellular matrixMyocyteCancer researchProgenitor cellCellStem cellPathologyMedicineGene expressionGeneEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work describes, for the first time, the transcriptional changes occurring following radiation exposure in the skeletal muscle microenvironment using scRNA-seq technology. We revelated that FAPs exhibited a profibrotic and senescent transcriptome. Radiation exposure led to a conserved and persistent Cdkn1a gene signature and impairs intercellular communication, increasing TGF-βR2 signaling in FAPs. These findings uncover potential mechanisms and intercellular communication responsible for long-term muscle impairments post-radiation, offering new targets for therapeutic intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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