Single‐cell transcriptomic analyses of skin vascular endothelial cells in sedentary and voluntary wheel running young mice
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) is a fundamental aspect of preventive medicine, offering profound benefits for cardiovascular health and overall well-being. Despite its widespread benefits, the molecular mechanisms underlying PA-induced improvements in microvascular functions remain poorly understood. The skin microvasculature is uniquely affected by exercise-induced shear stress, especially during thermoregulation. We assigned 20 mice to either a sedentary group or a 1-month voluntary exercise program involving running wheels. We assessed endothelial function in mesenteric arteries and found no significant difference between groups, consistent with prior reports of minimal vascular effects from short-term PA in young healthy mice. Post-intervention, we collected skin biopsies from 12 mice for single-cell transcriptomic analyses. The differential expression analysis showed a significant difference in the expression of the Zbtb16 gene in vascular endothelial cells (vECs), with higher levels in the physically active group. Additionally, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) with nominally differentially expressed genes in vECs highlighted the suppression of pathways related to oxidative stress, cell proliferation, and metabolism in the exercise group. This suggests an exercise-triggered transition towards improved metabolic efficiency and enhanced homeostasis in vECs. These results begin to reveal transcriptomic differences in vECs of the skin microvasculature between physically active and sedentary mice.
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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 ».