in vivo由来老化シグネチャーの転移学習は種および多様な病理全体にわたる保存および組織特異的老化を同定する【JST・京大機械翻訳】

Cherry, C.; Andorko, J. I.; Krishnan, K.; Mejias, J. C.; Nguyen, H. H.; Stivers, K. B.; Gray-Gaillard, E. F.; Ruta, A.; Hamada, N.; Hamada, M.; Sturmlechner, I.; Trewartha, S.; Michel, J. H.; Huyer, L. D.; Wolf, M. T.; Tam, A.; Pena, A. N.; Le Saux, C. J.; Fertig, E. J.; Baker, D. J.; Housseau, F.; van Deursen, J. M.; Pardoll, D. M.; Elisseeff, J. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208077365901 整理番号：22P0318903

in vivo由来老化シグネチャーの転移学習は種および多様な病理全体にわたる保存および組織特異的老化を同定する【JST・京大機械翻訳】

Transfer learning of an in vivo-derived senescence signature identifies conserved and tissue-specific senescence across species and diverse pathologies

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資料名：
発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

老化細胞(SnC)は正常な組織発達と修復に寄与するが,加齢とともに蓄積し,多くの病理と疾患に関与する。それらの病理学的役割と治療上の興味にもかかわらず,in vivoでのSnC表現型と機能は,これらのまれな細胞を同定および分離する際の課題のために不明なままである。ここでは,SnCを同定するために一般的に使用される細胞周期阻害剤,p16Ink4a-レポーターマウスにおける異物応答(FBR)線維症のモデルを用い,in vivo由来老化遺伝子発現シグネチャを開発した。FBRにおいて細胞タイプを発現する初代p16Ink4aとして間質細胞(CD45-CD31-CD29+)を同定し,細胞を収集し,バルクRNA配列決定によりSnCトランスクリプトームシグネチャを作製した。種および組織にわたるバルクおよび単一細胞データセットにおけるSnCsを計算的に同定するために,著者らは,SnCシグネチャスコア(SenSig)を生成するために,このシグネチャを転送学習を用いて使用した。著者らは,マウスおよびヒトFBRの新しく収集した単一細胞RNAeq(scRNASeq)データセットにおいて老化周皮細胞および軟骨様線維芽細胞を見出し,それぞれ,血管新生および線維症細胞外マトリックスの分泌に関連する集団を示唆した。特発性肺線維症(IPF)および基底細胞癌微小環境からのヒトscRNAseqデータセットへの老化シグネチャの応用は,上皮由来基底様および内皮細胞を含む保存および組織特異的SnC表現型の両方を同定した。創傷治癒モデルにおいて,リガンド-受容体シグナル伝達予測はSnC SASPと骨髄細胞の間の推定相互作用を同定し,これは免疫蛍光染色とSnCとマクロファージのin vitro共培養により検証された。まとめると,in vivoシグネチャからのSenSig移動学習戦略は,in vitro由来シグネチャより優れ,p16Ink4a発現とは無関係に保存および組織特異的SnCおよびそれらのSASPを同定し,in vivoでSnC同一性および機能を解明するために広く応用可能であることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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老化と死

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