Abstract Critical to the mechano-regulation of mesenchymal stem cells (MSC), Linker of the Nucleoskeleton and Cytoskeleton (LINC) complex transduces cytoskeletal forces to the nuclei. The LINC complex contains outer nuclear membrane Nesprin proteins that associate with the cytoskeleton and their inner nuclear membrane couplers, Sun proteins. In addition to coupling Nesprin-associated cytoskeletal elements to inner nuclear membrane, Sun proteins also function in regulating nuclear mechanics and chromatin tethering to inner nuclear membrane. This suggests that release of LINC-mediated cytoskeletal connections from cell nuclei may have different effects on chromatin organization and MSC differentiation than those due to ablation of intra-nuclear Sun proteins. To test this hypothesis we compared Sun1/2 depletion with expression of the dominant-negative KASH domain (dnKASH) that inhibits Nesprin-Sun association. In cells cultured under adipogenic conditions, disconnecting LINC from the cytoskeleton through dnKASH expression, increased adipogenic gene expression and fat droplet formation; heterochromatin H3K27 and H3K9 methylation was unaltered. In contrast, Sun1/2 depletion inhibited adipogenic gene expression and fat droplet formation; as well the anti-adipogenic effect of Sun1/2 depletion was accompanied by increased H3K9me3, which was enriched on Adipoq , silencing this fat locus. We conclude that releasing the nucleus from cytoskeletal constraints via dnKASH accelerates adipogenesis while depletion of Sun1/2 increases heterochromatin accrual on adipogenic genes in a fashion independent of LINC complex function. Therefore, while these two approaches both disable LINC functions, their divergent effects on the epigenetic landscape indicate they cannot be used interchangeably to study mechanical regulation of cell differentiation.

Abstract Mesenchymal stem cells (MSC) maintain the musculoskeletal system by differentiating into multiple cell types including osteocytes and adipocytes. Mechanical signals, including strain and low intensity vibration (LIV), are important regulators of MSC differentiation. Lamin A/C is a vital protein for nuclear architecture that supports chromatin organization, as well as mechanical integrity and mechano-sensitivity of the nucleus in MSCs. Here, we investigated whether Lamin A/C and mechano-responsiveness are functionally coupled during adipogenesis. Lamin depletion in MSCs using siRNA increased nuclear area, height and volume and decreased circularity and stiffness, while phosphorylation of focal adhesions and dynamic substrate strain in response to LIV remained intact. Lamin A/C depletion decelerates adipogenesis as reflected by delayed appearance of key biomarkers (e.g., adiponectin/ADIPOQ). Based on RNA-seq data, reduced Lamin A/C levels decrease the activation of the adipocyte transcriptome that is normally observed in response to adipogenic cues mediating differentiation of MSCs. Mechanical stimulation via daily LIV application reduced the expression levels of ADIPOQ in both control and Lamin A/C depleted cells. Yet, treatment with LIV did not induce major transcriptome changes in either control or Lamin A/C depleted MSCs, suggesting that the biological effects of LIV on adipogenesis may not occur at the transcriptional level. We conclude that while Lamin A/C activation is essential for normal adipogenesis, it is dispensible for activation of focal adhesions by dynamic vibration induced mechanical signals.

Abstract Nuclear mechanics is emerging as a key component of stem cell function and differentiation. While changes in nuclear structure can be visually imaged with confocal microscopy, mechanical characterization of the nucleus and its sub-cellular components require specialized testing equipment. A computational model permitting cell-specific mechanical information directly from confocal and atomic force microscopy of cell nuclei would be of great value. Here, we developed a computational framework for generating finite element models of isolated cell nuclei from multiple confocal microscopy scans and simple atomic force microscopy (AFM) tests. Confocal imaging stacks of isolated mesenchymal stem cells (MSC) were converted into finite element models and siRNA-mediated LaminA/C depletion isolated chromatin and LaminA/C structures. Using AFM-measured experimental stiffness values, a set of conversion factors were determined for both chromatin and LaminA/C to map the voxel intensity of the original images to the element stiffness, allowing the prediction of nuclear stiffness in an additional set of other nuclei. The developed computational framework will identify the contribution of a multitude of sub-nuclear structures and predict global nuclear stiffness of multiple nuclei based on simple nuclear isolation protocols, confocal images and AFM tests.

Quantitative and volumetric assessment of filamentous actin fibers (F-actin) remains challenging due to their interconnected nature, leading researchers to utilize threshold based or qualitative measurement methods with poor reproducibility. Here we introduce a novel machine learning based methodology for accurate quantification and reconstruction of nuclei-associated F-actin. Utilizing a Convolutional Neural Network (CNN), we segment actin filaments and nuclei from 3D confocal microscopy images and then reconstruct each fiber by connecting intersecting contours on cross-sectional slices. This allowed measurement of the total number of actin filaments and individual actin filament length and volume in a reproducible fashion. Focusing on the role of F-actin in supporting nucleocytoskeletal connectivity, we quantified apical F-actin, basal F-actin, and nuclear architecture in mesenchymal stem cells (MSCs) following the disruption of the Linker of Nucleoskeleton and Cytoskeleton (LINC) Complexes. Disabling LINC in mesenchymal stem cells (MSCs) generated F-actin disorganization at the nuclear envelope characterized by shorter length and volume of actin fibers contributing a less elongated nuclear shape. Our findings not only present a new tool for mechanobiology but introduce a novel pipeline for developing realistic computational models based on quantitative measures of F- actin.