Single-cell transcriptomic analysis reveals age-related remodeling of brain endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Blood–brain barrier (BBB) integrity naturally declines with age. Brain endothelial cells (ECs) and pericytes (PCs) form the BBB, and aging impairs tight junctions, likely via altered PC-to-EC signaling. However, the molecular mechanisms underlying this impairment remain unclear. Using single-cell RNA sequencing, we profiled 68,316 brain ECs expressing 15,564 genes from young and old mice. Unsupervised clustering and annotation revealed five distinct EC subtypes—Capillary EC1, Capillary EC2, Arterial EC, Venous EC1, and Venous EC2—defined by marker genes Mfsd2a, Plvap, Bmx, Nr2f2, and Vcam1, respectively. Aging shifted EC subtype distribution, with reduced Capillary EC1 (45% vs. 57%) and increased Arterial (33% vs. 16%) and Venous ECs (12% vs. 2%) compared with young mice. Mio analysis further showed that Capillary EC1 and Venous EC2 neighborhoods were less abundant in aged brains. Biotin metabolism was decreased in old vs. young mice, particularly within Capillary EC1, Capillary EC2, and Arterial EC. Although widespread gene downregulation was observed across EC subsets, overall expression trends were largely consistent among clusters. Key genes—Ramp2, Hbb-bs, Ly6c1, Calm1—were less abundant, whereas Rasgrf2 was uniquely enriched in aged mice. Immunohistochemistry confirmed reduced LY6C and RAMP2 and elevated RASGRF2 in aged mouse and human brains. Cell–cell interaction analyses revealed fewer ligand–receptor interactions in aged mice, suggesting weakened intercellular communication. Enrichment analyses implicated pathways involved in neurovascular integrity, inflammation, amyloid processing, and vascular remodeling. Collectively, these findings show that aging reprograms EC subtype composition, gene expression, and metabolism, thereby contributing to BBB disruption and neurovascular dysfunction.
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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 | 0,001 |
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 ».