Molecular and genetic insights into human ovarian aging from single-nuclei multi-omics analyses

生物 卵巢 转录组 表观遗传学 染色质 电池类型 PI3K/AKT/mTOR通路 全基因组关联研究 基因 计算生物学 遗传学 细胞 基因表达 信号转导 DNA甲基化 单核苷酸多态性 基因型
作者
Chen Jin,Xizhe Wang,Jiping Yang,Seung-Soo Kim,Adam D. Hudgins,Amir Gamliel,Mingzhuo Pei,Daniela Contreras,Melody Devos,Qinghua Guo,Jan Vijg,Marco Conti,Jan H.J. Hoeijmakers,Judith Campisi,Rogerio A. Løbo,Zev Williams,Michael G. Rosenfeld,Yousin Suh
出处
期刊:Nature Aging [Nature Portfolio]
卷期号:5 (2): 275-290 被引量:62
标识
DOI:10.1038/s43587-024-00762-5
摘要

The ovary is the first organ to age in the human body, affecting both fertility and overall health. However, the biological mechanisms underlying human ovarian aging remain poorly understood. Here we present a comprehensive single-nuclei multi-omics atlas of four young (ages 23–29 years) and four reproductively aged (ages 49–54 years) human ovaries. Our analyses reveal coordinated changes in transcriptomes and chromatin accessibilities across cell types in the ovary during aging, notably mTOR signaling being a prominent ovary-specific aging pathway. Cell-type-specific regulatory networks reveal enhanced activity of the transcription factor CEBPD across cell types in the aged ovary. Integration of our multi-omics data with genetic variants associated with age at natural menopause demonstrates a global impact of functional variants on gene regulatory networks across ovarian cell types. We nominate functional non-coding regulatory variants, their target genes and ovarian cell types and regulatory mechanisms. This atlas provides a valuable resource for understanding the cellular, molecular and genetic basis of human ovarian aging. The molecular and cellular mechanisms underlying ovarian aging are incompletely understood. Here the authors provide single-nuclei RNA and ATAC-seq of human ovarian tissue from four young and four reproductively aged donors, revealing coordinated transcriptomic and epigenomic changes across cell types and highlighting a role for mTOR signaling in reproductive aging.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
盐焗鱼丸完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
欢呼的道之完成签到,获得积分10
刚刚
wyj发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
DrHHB应助yyq采纳,获得50
2秒前
syrah发布了新的文献求助10
2秒前
华仔应助justinberger采纳,获得10
2秒前
3秒前
美女发布了新的文献求助10
4秒前
Yaome完成签到,获得积分10
4秒前
哈哈完成签到,获得积分10
4秒前
学术胖完成签到,获得积分10
4秒前
高乐多完成签到,获得积分10
4秒前
Vicki完成签到,获得积分10
4秒前
tester_gater发布了新的文献求助20
5秒前
GSQ完成签到,获得积分10
5秒前
李天磊完成签到,获得积分10
5秒前
尉迟希望完成签到,获得积分0
6秒前
Jasper应助michael采纳,获得10
6秒前
ASSA应助哔哩哔哩往上爬采纳,获得10
6秒前
6秒前
jsj发布了新的文献求助10
6秒前
玉米完成签到,获得积分10
7秒前
莫非完成签到,获得积分10
7秒前
qlmian完成签到,获得积分10
7秒前
yangkang完成签到,获得积分10
7秒前
生动的丸子完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
BOSSJING发布了新的文献求助10
8秒前
LEOO完成签到,获得积分10
8秒前
leo完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
妖精完成签到 ,获得积分10
9秒前
赘婿应助木木采纳,获得10
9秒前
orixero应助filili采纳,获得10
10秒前
10秒前
ccCherub完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI6.4应助锦城纯契采纳,获得10
11秒前
李爱国应助longhua采纳,获得10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7613422
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9188760
关于积分的说明 19685850
捐赠科研通 7186511
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270833
关于科研通互助平台的介绍 2434395
邀请新用户注册赠送积分活动 2265800