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大家好，今天给大家介绍的这一篇题为Molecular control of endurance training adaptation in male mouse skeletal muscle（雄性小鼠骨骼肌耐力训练适应的分子调控）骨骼肌具有巨大的可塑性潜力，可以适应各种外部和内部扰动。骨骼肌的主要任务是为不同类型的收缩活动产生力量，包括力量、耐力、精细运动控制、姿势和呼吸。 01 研究背景 骨骼肌具有巨大的可塑性潜力，可以适应各种外部和内部扰动。尽管耐力训练肌肉的形态变化得到了很好的描述，但对训练适应的分子基础知之甚少。因此，我们旨在阐明训练有素的雄性小鼠肌肉的分子特征，并揭示对急性运动的训练状态依赖性反应。 我们的研究结果表明，尽管在基线时，定义训练肌肉的基因数量出乎意料地少，但训练状态在定量和定性上都显着影响了对急性挑战的转录反应，部分与表观遗传修饰有关。最后，瞬时激活的因子，如过氧化物酶体增殖物激活的受体-γ共激活因子1α，对于正常的训练适应是必不可少的。总之，这些结果提供了一个时间和训练状态依赖性运动反应的分子框架，该反应是训练中肌肉可塑性的基础。 见图一 少量的差异表达基因 （DEGs） 定义了训练有素的 WT 肌肉。  图一 a，训练肌肉中上调（橙色）和下调（蓝色）蛋白的所有功能注释簇，富集评分为>2。ROS，活性氧。 b，参与久坐不动的未经训练（浅灰色）和未受干扰的训练（深灰色）肌肉对压力反应的蛋白质示例（箱形图显示中位数和第 25 至第 75 个百分位数，胡须表示最小值和最大值）。 c，在未受干扰的训练肌肉中差异表达的基因数（临界值：FDR < 0.05;log2（FC） ± 0.6）。 d， 训练肌肉中上调（橙色）和下调（蓝色）基因的所有功能注释簇，富集评分为 >2。 e， 来自ISMARA的转录因子的基序，这些基序是活性最高和最低的转录因子。AU，任意单位。 f， 急性疲惫运动后上调（橙色）和下调（蓝色）的基因数量。 g，在未受干扰的训练肌肉中改变的所有基因的维恩图（橙色上调，蓝色下调）和急性最大运动后调节的基因（浅色，虚线）。 h，在未受干扰的训练肌肉中差异表达的所有基因的热图，以使用欧几里得距离分层聚类来可视化与急性调控基因的重叠。数据来自五个生物学重复，代表平均±秒（如果没有其他说明）。蛋白质组学数据的统计是使用 R/Bioconductor limma 软件包中实现的经验贝叶斯调节的 t 统计量和 CLC Genomics Workbench 软件对 RNA-seq 数据进行的。蛋白质组学数据的精确 P 值和 ISMARA 数据的 z 分数显示在源数据中。星号表示与对照组的差异（Ctrl;运动前条件），如果没有其他指示：在 b 中，P < 0.05，在 e 中，z 分数> 1.96（扩展数据图 1）。 见图二 对运动的定性转录反应取决于训练状态。  图二 a，实验装置的示意图（插图是在获得许可的情况下使用 BioRender.com 创建的）。 b，在未经训练和训练有素的肌肉中，急性疲惫运动后立即（0 h）、4、6和8 h差异表达的基因数（临界值：FDR < 0.05;log2（FC） ± 0.6）。 c，在未经训练（浅色，虚线）和训练过的（深色，实线）肌肉中所有显着上调（橙色）和下调（蓝色）基因（所有时间点合并）的维恩图。 d， 运动后未训练和训练肌肉中上调（橙色）和下调（蓝色）基因的所有功能注释簇的点图，以及富集评分为>2的未受干扰训练肌肉。 e，参与轴突引导的未经训练（浅灰色）和训练过（深灰色）肌肉的基因轨迹示例。 f，来自 ISMARA 的基序活性和预测靶基因的表达变化，在未经训练和训练的肌肉中显示出相反的调节。数据来自五个生物学重复，目前平均±秒。使用CLC Genomics Workbench软件对RNA-seq数据进行统计。RNA-seq 数据的精确 FDR 值和 ISMARA 数据的 z 分数显示在源数据中。 见图三 经过一轮疲惫运动后，训练有素的WT肌肉的转录反应更快。  图三 a，可能的转录级联示例，包括 ISMARA 预测的顶级转录因子和下游靶标之一（基因表达和基序活性）。 b，在未经训练（浅灰色）和受过训练（深灰色）的肌肉中具有不同轨迹的转录调节因子示例。 c， 具有相同最大振幅（灰色）、未训练肌肉（浅色）较高振幅或训练肌肉（深色）较高振幅的常见调控基因的比例。 d，共同调控基因的时间轨迹的可视化（与图重叠）。2c）在未经训练（浅色）和训练（深色）的肌肉中（橙色上调，蓝色下调）。 e，在急性最大运动回合后，未经训练和训练有素的肌肉中不同基因轨迹的示例，代表了不同的训练状态特异性转录情景。 f，与未经训练的久坐不动的 WT 肌肉相比，未受干扰的训练肌肉（高甲基化显示为实心条，低甲基化显示为开放条）中的 DMR 数。 g，在训练肌肉（深灰色）和重叠（浅灰色，n = 120）的重叠功能注释簇（浅灰色，n = 120）后未受干扰的训练肌肉（白色）和DEG的DMR的Bar维恩图，富集评分为>2。 h，转录因子在训练的肌肉中差异甲基化，并且与未训练的肌肉相比，在训练的肌肉中运动后表达更高。数据来自五个生物学重复，代表平均±秒。使用CLC Genomics Workbench软件对RNA-seq数据进行统计。RNA-seq 数据的精确 FDR 值和 ISMARA 数据的 z 分数显示在源数据中。使用双尾学生 t 检验计算 d 中呈现的相对表达变化的差异。 见图四 PGC-1α对于长期训练的正常生理反应是必不可少的。  图四 a，实验装置的示意图（插图是在获得许可的情况下使用 BioRender.com 创建的）。 b，未经训练（浅色）和训练（深色）WT（灰色）和mKO（蓝色）动物的表现（WT训练与WT未训练：平均差（MD）=1,242,95%置信区间（CI）=946.1-1,539，P < 0.0001;mKO训练与mKO未训练：MD = 500.9,95% CI = 204.5–797.3，P = 0.0002 ;mKO 未训练与 WT 未训练：MD = -478.9,95% CI = -775.3 至 - 182.5，P = 0.0003;mKO训练与WT训练：MD = -1,220,95% CI = -1,517 至 -924.1，P < 0.0001）以及 4 周渐进式跑步机训练后 WT 和 mKO 动物的相对改善 （MD = -0.3368,95% CI = -0.6574 至 -0.01625，P = 0.0399）（n = 每组 25 个生物学重复）。 c，训练前（浅色）和训练后（深色）的 VO2max 变化（WT 训练后与 WT 训练前：MD = 6.833,95% CI = 0.5067–13.16，P = 0.350; mKO 训练后与 mKO 训练前：MD = 3.667,95% CI = -2.66 至 9.993，P = 0.2926;mKO 未训练与 WT 未 训练：MD = -11.00,95% CI = -17.87 至 -4.132，P = 0.0051;mKO 训练与 WT 训练：MD = −14.17,95% CI = −25.67 至 −2.659，P = 0.0207）（n = 每组 6 个生物学重复）。 d， 富集评分>2的显著改变蛋白质的所有功能注释簇的点图。 e，f， WT训练中参与线粒体呼吸（e）和TCA循环（f）的蛋白质示例（灰色;n = 5）、mTG 未经训练（粉红色;n = 5）、mKO 未经训练（深蓝色;n = 6）和 mKO 训练（蓝色;n = 5）。值相对于未经训练的 WT 久坐对照 （n = 5） 表示。蛋白质组学数据的统计是使用 R/Bioconductor limma 软件包中实现的经验贝叶斯调节的 t 统计量进行的。确切的 P 值显示在源数据中。为了评估未经训练和训练的动物之间以及基因型之间的差异，进行了双向方差分析，然后进行了 Šídák 的多重比较检验（b 和 c）或双尾学生 t 检验（b 和 c 的相对改善）。 见图五 PGC-1α对于急性最大运动的正常转录反应是必不可少的。  图五 a，在未受干扰的训练的 WT（灰色）和 mKO（蓝色）肌肉中改变的基因的 Bar Venn 图。 b，在WT动物训练的肌肉中仅上调（橙色）和下调（蓝色）的所有基因的功能注释簇（上调：n = 96;下调：n = 147），富集评分为>2。 c，来自ISMARA的转录因子的基序，在训练的WT动物中具有最显着的活性变化，以及训练的mKO肌肉（左蓝）、功能获得模型（久坐肌特异性PGC-1α转基因（mTG），紫色）和功能丧失模型（久坐的mKO，深蓝色）的活性比较。 d，在未经训练的WT（浅灰色）、训练的WT（深灰色）、未经训练的mKO（浅蓝色）和训练的mKO（深蓝色）动物的急性最大运动回合后0、4、6和8小时上调和下调的基因数量。 e，f，在未经训练的 WT 和 mKO 动物中，运动后立即 （e） 或稍后 （f） 表达峰值的基因轨迹示例。 g，未经训练的WT（浅灰色）和mKO（浅蓝色）小鼠急性运动后所有上调和下调基因的维恩图。 h，仅在未经训练的WT小鼠（745个基因上调和314个基因下调）中调控的上调（橙色）和下调（蓝色）基因的所有功能注释簇，富集评分为>2。 i，参与ECM组织、小胶质细胞增殖和Wnt信号传导的基因示例，这些基因仅在WT肌肉中受调控。 j，使用 ISMARA 预测仅在 WT 肌肉中改变且可能参与 ECM 相关基因调控的基序的活性。数据来自五个生物学重复，代表平均± s.e.m（如果没有另说明）。使用CLC Genomics Workbench软件对RNA-seq数据进行统计。RNA-seq 数据的精确 FDR 值和 ISMARA 数据的 z 分数显示在源数据中。 见图六 PGC-1α控制运动相关的DNA甲基化事件。  图六 a，在训练有素的WT（深灰色）和mKO（深蓝色）小鼠中，在急性最大运动后所有上调和下调基因的维恩图。 b，仅在训练的WT小鼠（487个基因上调和755个基因下调）中调控的上调（橙色）和下调（蓝色）基因的所有功能注释簇，富集评分为>2。 c，在未经训练和训练的 WT 和 mKO 动物中，在急性最大运动后，上调（橙色）和下调（蓝色）基因的所有功能注释簇的点图。 d，在训练的WT（灰色）和mKO（蓝色）小鼠中参与ECM组织的基因示例。 e，使用 ISMARA 预测仅在 WT 肌肉中改变并与炎症相关的基序的活性。 f，与未经训练的 mKO 肌肉相比，训练的 mKO 中的 DMR 数量（高甲基化显示为实心条，低甲基化显示为开口条）。 g，h，与未训练的相应基因型的久坐动物相比，未训练的WT（g）和未训练的mKO（h）动物衰竭后0和4小时的高（实心条）和低甲基化（开条）区域的数量。 i，在未经训练的 WT（灰色）和 mKO（蓝色）小鼠的急性运动后差异甲基化和转录调控的所有基因的功能注释簇。数据来自五个生物学重复。使用CLC Genomics Workbench软件对RNA-seq数据进行统计。RNA-seq 数据的精确 FDR 值和 ISMARA 数据的 z 分数显示在源数据中。 见图七 分子运动反应示意图。  图七 急性运动会破坏肌肉的细胞稳态，并引发一系列事件，包括短期表观遗传和转录变化（从基线向上的变化被上调/高甲基化;从基线向下的变化被下调/低甲基化）。这些改变促进了体内平衡的恢复，并使肌肉为反复的损伤做好准备。随着时间的流逝，通过反复的运动，训练有素的肌肉就会建立起来，其特点是形态和功能适应可以提高表现。然而，这种状态的特征是大量的蛋白质组学重塑，在少量长期维持的基因表达调节的背景下。表观遗传标记的持续修饰使训练有素的肌肉对反复发作的急性运动做出反应。因此，训练有素的肌肉对急性最大运动的反应更快，并显示出对基因的显着抑制。训练有素的肌肉中大约 50% 的上调转录组和 85% 的下调转录组是这种情况特异性的，并且在运动后未训练的肌肉中没有改变。总的来说，对急性运动的分子反应取决于训练状态，与未训练的肌肉相比，在训练中观察到基因表达事件的实质性定性和定量变化。 02 研究结论 总的来说，我们的研究结果提供了一个精致且更复杂的模型来描述训练适应是如何实现的。这些结果为肌肉可塑性的转录组学、表观遗传学、蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学变化中未被预料到和迄今为止未描述的复杂性提供了见解，并暗示了一个庞大的、多方面的机制框架，该框架控制着急性运动扰动和长期训练改变的影响。 一旦在性别、其他物种、年龄组、肌肉、训练范式和时间点中得到验证和扩展，并以更细粒度的细胞类型特异性方式，这些见解不仅有助于更好地理解这样一个基本过程，这是人类进化的主要驱动力，而且还有助于利用结果设计有益于人类健康和福祉的策略。 好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。 |
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