Temporal dynamics of macrophages transcriptional profiles during zebrafish wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Macrophages participate to wound healing by contributing to host defense and orchestrating inflammation and repair. They adapt dynamically to the wound microenvironment by adopting diverse polarization states, which are determinant of wound outcome, influencing whether healing is successful or becomes chronic. The zebrafish embryo, widely used for live imaging of immune responses, is a powerful model to study macrophage behavior after injury. However, the transcriptional landscape of polarized macrophages in this model during wound healing remains insufficiently characterized. Here, we employ bulk RNA sequencing to characterize macrophage transcriptional programs following tail fin wounding a robust model for studying sterile inflammation. Our findings reveal that zebrafish macrophages undergo large transcriptomic changes along different wound healing phases, particularly between 2 and 5 hours post-amputation, suggesting a fast reprogramming leading to different functional states. We further show that, at 2h, macrophages acquire a pro-inflammatory profile with a gene signature closed to M1 signature. At 5h, macrophages express genes involved in immunoregulation and healing associated with shutoff of pro-inflammatory pathways and the activation of glucose and glycogen metabolism. Finally, we show that macrophage reprogramming becomes deeply attenuated by 29h. Our findings provide a foundation for understanding macrophage polarization in zebrafish, revealing underpinning molecular mechanisms, including both specific and evolutionarily conserved pathways with a potential impact on translational medicine.
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 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 ».