Background: Exercise practitioners often take vitamin C supplements because intense muscular contractile activity can result in oxidative stress, as indicated by altered muscle and blood glutathione concentrations and increases in protein, DNA, and lipid peroxidation. There is, however, considerable debate regarding the beneficial health effects of vitamin C supplementation. Objective: This study was designed to study the effect of vitamin C on training efficiency in rats and in humans. Design: The human study was double-blind and randomized. Fourteen men (27–36 y old) were trained for 8 wk. Five of the men were supplemented daily with an oral dose of 1 g vitamin C. In the animal study, 24 male Wistar rats were exercised under 2 different protocols for 3 and 6 wk. Twelve of the rats were treated with a daily dose of vitamin C (0.24 mg/cm2 body surface area). Results: The administration of vitamin C significantly (P = 0.014) hampered endurance capacity. The adverse effects of vitamin C may result from its capacity to reduce the exercise-induced expression of key transcription factors involved in mitochondrial biogenesis. These factors are peroxisome proliferator–activated receptor co-activator 1, nuclear respiratory factor 1, and mitochondrial transcription factor A. Vitamin C also prevented the exercise-induced expression of cytochrome C (a marker of mitochondrial content) and of the antioxidant enzymes superoxide dismutase and glutathione peroxidase. Conclusion: Vitamin C supplementation decreases training efficiency because it prevents some cellular adaptations to exercise.

OBJECTIVE: The goal was to reduce adverse pulmonary adverse outcomes, oxidative stress, and inflammation in neonates of 24 to 28 weeks of gestation initially resuscitated with fractions of inspired oxygen of 30% or 90%. METHODS: Randomized assignment to receive 30% (N = 37) or 90% (N = 41) oxygen was performed. Targeted oxygen saturation values were 75% at 5 minutes and 85% at 10 minutes. Blood oxidized glutathione (GSSG)/reduced glutathione ratio and urinary o-tyrosine, 8-oxo-dihydroxyguanosine, and isoprostane levels, isofuran elimination, and plasma interleukin 8 and tumor necrosis factor α levels were determined. RESULTS: The low-oxygen group needed fewer days of oxygen supplementation (6 vs 22 days; P < .01) and fewer days of mechanical ventilation (13 vs 27 days; P < .01) and had a lower incidence of bronchopulmonary dysplasia at discharge (15.4% vs 31.7%; P < .05). GSSG/reduced glutathione × 100 ratios at day 1 and 3 were significantly higher in the high-oxygen group (day 1: high-oxygen group: 13.36 ± 5.25; low-oxygen group: 8.46 ± 3.87; P < .01; day 3: high-oxygen group: 8.87 ± 4.40; low-oxygen group: 6.97 ± 3.11; P < .05). Urinary markers of oxidative stress were increased significantly in the high-oxygen group, compared with the low-oxygen group, in the first week after birth. GSSG levels on day 3 and urinary isofuran, o-tyrosine, and 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine levels on day 7 were correlated significantly with development of chronic lung disease. CONCLUSIONS: Resuscitation of preterm neonates with 30% oxygen causes less oxidative stress, inflammation, need for oxygen, and risk of bronchopulmonary dysplasia.

The human heart requires a complex ensemble of specialized cell types to perform its essential function. A greater knowledge of the intricate cellular milieu of the heart is critical to increase our understanding of cardiac homeostasis and pathology. As recent advances in low-input RNA sequencing have allowed definitions of cellular transcriptomes at single-cell resolution at scale, we have applied these approaches to assess the cellular and transcriptional diversity of the nonfailing human heart.Microfluidic encapsulation and barcoding was used to perform single nuclear RNA sequencing with samples from 7 human donors, selected for their absence of overt cardiac disease. Individual nuclear transcriptomes were then clustered based on transcriptional profiles of highly variable genes. These clusters were used as the basis for between-chamber and between-sex differential gene expression analyses and intersection with genetic and pharmacologic data.We sequenced the transcriptomes of 287 269 single cardiac nuclei, revealing 9 major cell types and 20 subclusters of cell types within the human heart. Cellular subclasses include 2 distinct groups of resident macrophages, 4 endothelial subtypes, and 2 fibroblast subsets. Comparisons of cellular transcriptomes by cardiac chamber or sex reveal diversity not only in cardiomyocyte transcriptional programs but also in subtypes involved in extracellular matrix remodeling and vascularization. Using genetic association data, we identified strong enrichment for the role of cell subtypes in cardiac traits and diseases. Intersection of our data set with genes on cardiac clinical testing panels and the druggable genome reveals striking patterns of cellular specificity.Using large-scale single nuclei RNA sequencing, we defined the transcriptional and cellular diversity in the normal human heart. Our identification of discrete cell subtypes and differentially expressed genes within the heart will ultimately facilitate the development of new therapeutics for cardiovascular diseases.

Angiogenesis, the formation of new blood vessels by endothelial cells (ECs), is an adaptive response to oxygen/nutrient deprivation orchestrated by vascular endothelial growth factor (VEGF) upon ischemia or exercise. Hypoxia is the best-understood trigger of VEGF expression via the transcription factor HIF1α. Nutrient deprivation is inseparable from hypoxia during ischemia, yet its role in angiogenesis is poorly characterized. Here, we identified sulfur amino acid restriction as a proangiogenic trigger, promoting increased VEGF expression, migration and sprouting in ECs in vitro, and increased capillary density in mouse skeletal muscle in vivo via the GCN2/ATF4 amino acid starvation response pathway independent of hypoxia or HIF1α. We also identified a requirement for cystathionine-γ-lyase in VEGF-dependent angiogenesis via increased hydrogen sulfide (H2S) production. H2S mediated its proangiogenic effects in part by inhibiting mitochondrial electron transport and oxidative phosphorylation, resulting in increased glucose uptake and glycolytic ATP production.

The aorta is the largest blood vessel in the body, and enlargement or aneurysm of the aorta can predispose to dissection, an important cause of sudden death. While rare syndromes have been identified that predispose to aortic aneurysm, the common genetic basis for the size of the aorta remains largely unknown. By leveraging a deep learning architecture that was originally developed to recognize natural images, we trained a model to evaluate the dimensions of the ascending and descending thoracic aorta in cardiac magnetic resonance imaging. After manual annotation of just 116 samples, we applied this model to 3,840,140 images from the UK Biobank. We then conducted a genome-wide association study in 33,420 individuals, revealing 68 loci associated with ascending and 35 with descending thoracic aortic diameter, of which 10 loci overlapped. Integration of common variation with transcriptome-wide analyses, rare-variant burden tests, and single nucleus RNA sequencing prioritized SVIL , a gene highly expressed in vascular smooth muscle, that was significantly associated with the diameter of the ascending and descending aorta. A polygenic score for ascending aortic diameter was associated with a diagnosis of thoracic aortic aneurysm in the remaining 391,251 UK Biobank participants who did not undergo imaging (HR = 1.44 per standard deviation; P = 3.7·10 −12 ). Defining the genetic basis of the diameter of the aorta may enable the identification of asymptomatic individuals at risk for aneurysm or dissection and facilitate the prioritization of potential therapeutic targets for the prevention or treatment of aortic aneurysm. Finally, our results illustrate the potential for rapidly defining novel quantitative traits derived from a deep learning model, an approach that can be more broadly applied to biomedical imaging data.

Loss-of-function mutations in the secreted enzyme ADAMTS7 (a disintegrin and metalloproteinase with thrombospondin motifs 7) are associated with protection for coronary artery disease (CAD). ADAMTS7 catalytic inhibition has been proposed as a therapeutic strategy for treating CAD; however, the lack of an endogenous substrate has hindered the development of activity-based biomarkers. To identify ADAMTS7 extracellular substrates and their cleavage sites relevant to vascular disease, we used TAILS (terminal amine isotopic labeling of substrates), a method for identifying protease-generated neo-N termini. We compared the secreted proteome of vascular smooth muscle and endothelial cells expressing either full-length mouse ADAMTS7 WT, catalytic mutant ADAMTS7 E373Q or a control luciferase adenovirus. Significantly enriched N-terminal cleavage sites in ADAMTS7 WT samples were compared to the negative control conditions and filtered for stringency, resulting in catalogs of high confidence candidate ADAMTS7 cleavage sites from our three independent TAILS experiments. Within the overlap of these discovery sets, we identified 24 unique cleavage sites from 16 protein substrates, including cleavage sites in EFEMP1 (EGF-containing fibulin-like extracellular matrix protein 1/Fibulin-3). The ADAMTS7 TAILS preference for EMEMP1 cleavage at the amino acids 123.124 over the adjacent 124.125 site was validated using both endogenous EFEMP1 and purified EFEMP1 in a binary in vitro cleavage assay. Collectively our TAILS discovery experiments have uncovered hundreds of potential substrates and cleavage sites to explore disease related biological substrates and facilitate activity-based ADAMTS7 biomarker development.

Droplet-based scRNA-seq assays are known to produce a significant amount of background RNA counts, the hallmark of which is non-zero transcript counts in presumably empty droplets. The presence of background RNA can lead to systematic biases and batch effects in various downstream analyses such as differential expression and marker gene discovery. In this paper, we explore the phenomenology and mechanisms of background RNA generation in droplet-based scRNA-seq assays and present a deep generative model of background-contaminated counts mirroring those mechanisms. The model is used for learning the background RNA profile, distinguishing cell-containing droplets from empty ones, and retrieving background-free gene expression profiles. We implement the model along with a fast and scalable inference algorithm as the remove-background module in CellBender, an open-source scRNA-seq data processing software package. Finally, we present simulations and investigations of several scRNA-seq datasets to show that processing raw data using CellBender significantly boosts the magnitude and specificity of differential expression across different cell types.

Introduction: The human heart requires a complex ensemble of specialized cell types to perform its essential function. A greater knowledge of the intricate cellular milieu of the heart is critical to increase our understanding of cardiac homeostasis and pathology. As recent advances in low input RNA-sequencing have allowed definitions of cellular transcriptomes at single cell resolution at scale, here we have applied these approaches to assess the cellular and transcriptional diversity of the non-failing human heart. Methods: Microfluidic encapsulation and barcoding was used to perform single nuclear RNA sequencing with samples from seven human donors, selected for their absence of overt cardiac disease. Individual nuclear transcriptomes were then clustered based upon transcriptional profiles of highly variable genes. These clusters were used as the basis for between-chamber and between-sex differential gene expression analyses and intersection with genetic and pharmacologic data. Results: We sequenced the transcriptomes of 287,269 single cardiac nuclei, revealing a total of 9 major cell types and 20 subclusters of cell types within the human heart. Cellular subclasses include two distinct groups of resident macrophages, four endothelial subtypes, and two fibroblasts subsets. Comparisons of cellular transcriptomes by cardiac chamber or sex reveal diversity not only in cardiomyocyte transcriptional programs, but also in subtypes involved in extracellular matrix remodeling and vascularization. Using genetic association data, we identified strong enrichment for the role of cell subtypes in cardiac traits and diseases. Finally, intersection of our dataset with genes on cardiac clinical testing panels and the druggable genome reveals striking patterns of cellular specificity. Conclusions: Using large-scale single nuclei RNA sequencing, we have defined the transcriptional and cellular diversity in the normal human heart. Our identification of discrete cell subtypes and differentially expressed genes within the heart will ultimately facilitate the development of new therapeutics for cardiovascular diseases.

Background: Despite the critical role of the cardiovascular system, our understanding of its cellular and transcriptional diversity remains limited. We therefore sought to characterize the cellular composition, phenotypes, molecular pathways, and communication networks between cell types at the tissue and sub-tissue level across the cardiovascular system of the healthy Wistar rat, an important model in preclinical cardiovascular research. We obtained high quality tissue samples under controlled conditions that reveal a level of cellular detail so far inaccessible in human studies. Methods and Results: We performed single nucleus RNA-sequencing in 78 samples in 10 distinct regions including the four chambers of the heart, ventricular septum, sinoatrial node, atrioventricular node, aorta, pulmonary artery, and pulmonary veins (PV), which produced an aggregate map of 505,835 nuclei. We identified 26 distinct cell types and additional subtypes, including a number of rare cell types such as PV cardiomyocytes and non-myelinating Schwann cells (NMSCs), and unique groups of vascular smooth muscle cells (VSMCs), endothelial cells (ECs) and fibroblasts (FBs), which gave rise to a detailed cell type distribution across tissues. We demonstrated differences in the cellular composition across different cardiac regions and tissue-specific differences in transcription for each cell type, highlighting the molecular diversity and complex tissue architecture of the cardiovascular system. Specifically, we observed great transcriptional heterogeneities among ECs and FBs. Importantly, several cell subtypes had a unique regional localization such as a subtype of VSMCs enriched in the large vasculature. We found the cellular makeup of PV tissue is closer to heart tissue than to the large arteries. We further explored the ligand-receptor repertoire across cell clusters and tissues, and observed tissue-enriched cellular communication networks, including heightened Nppa - Npr1/2/3 signaling in the sinoatrial node. Conclusions: Through a large single nucleus sequencing effort encompassing over 500,000 nuclei, we broadened our understanding of cellular transcription in the healthy cardiovascular system. The existence of tissue-restricted cellular phenotypes suggests regional regulation of cardiovascular physiology. The overall conservation in gene expression and molecular pathways across rat and human cell types, together with our detailed transcriptional characterization of each cell type, offers the potential to identify novel therapeutic targets and improve preclinical models of cardiovascular disease.