微精选

见图一

多模式人类运动骨骼肌衰老图谱。

图一

a，本研究分析的后肢骨骼肌样本示意图。样本来自 12 名成人和 19 名老年人（老年人）（左）。对样品进行单核或单细胞分离处理，用于 sc/snRNA-seq 和/或 snATAC-seq 文库构建（使用 DNBelab C4 试剂盒）和测序（中上），或进行形态学分析（中下）。右图是每个个体的性别、年龄和特征的细胞核/细胞。

b，对描绘 15 个主要骨骼肌细胞群的 292,423 个 sc/snRNA-seq 谱进行 UMAP 分析（上图）。底部，为每种细胞类型测序的细胞核/细胞数。点和条形按单元格类型着色。MF，肌纤维。

c，根据已建立标记基因的基因活性评分，对 95,021 个 snATAC-seq 谱进行了 UMAP 分析，在染色质水平描绘了 11 个主要骨骼肌细胞群（顶部）。Bottom，为每种细胞类型测序的细胞核数。点和条形按单元格类型着色。

d，考虑性别、种族、组学技术和测序批次等协变量因素，每种细胞类型随衰老（第 1 列）和每种单细胞模式（第 2-4 列）的相对比例变化。色标表示倍数变化，网点大小表示使用具有泊松结果的广义线性混合模型计算的变化概率（局部真符号率 （LTSR））。

e，按年龄组和细胞类型定量转录（上）和表观遗传（下）异质性。n = 300 个细胞，通过对每种细胞类型中捕获的细胞总数进行下采样而获得。对于少于 300 个细胞的细胞类型，包括所有细胞进行分析。对于箱形图，中心线显示中位数，箱线显示上四分位数和下四分位数，须线显示 1.5× 四分位数范围。对于 e，使用双尾 Mann-Whitney U 检验计算 P 值。

见图二
随着人类肌肉老化的新兴肌核种群。

图二

a，根据肌纤维类型特异性分类对 snRNA-seq（上）和 snATAC-seq（下）中肌核的 UMAP 分析进行着色。每个带注释的群体在两个数据集中都有相应的颜色。

b，根据 snRNA-seq（上）和 snATAC-seq（下）中分类的肌纤维类型，定量成人（绿色）和老年人（紫色）个体的肌核比例。NS，不显著。对于 snRNA-seq，n = 7 个成年人和 n = 15 个老年人个体; 对于 snATAC-seq，n = 5 个成年人和 n = 11 个老年人。

 c，snRNA-seq（上）和 snATAC-seq（下）数据的肌核亚群的 UMAP 分析。每个带注释的群体在两个数据集中都有相应的颜色。MTJ，肌腱交界处。

d，与 b 中一样，成人和老年人个体中检测到的肌核亚群比例的定量。

e，每个模块中共表达基因的每个肌核群体的缩放聚合表达水平 （z 分数）。

f， 跨共表达模块的标化基因表达水平 （z 分数）。选定的富集基因及其相关通路（根据模块着色）在右侧突出显示。GO，基因本体论。

g，模块 8（左）和 TNNT2 基因表达（中）及其基因评分（右）的聚合表达 （exp.） 水平的 UMAP 分析。h，成人（样品 P9）和老年人（样品 P29）个体中 TNNT2 肌纤维（TNNT2，绿色;细胞核，DAPI，蓝色）免疫荧光分析的代表性图像（左）和相应的定量（右）。比例尺，10 μm。n = 2 个成年人和 n = 4 个老年人。对于箱形图，中心线显示中位数，箱线显示上四分位数和下四分位数，须线显示 1.5× 四分位数范围。对于 b 和 d，使用双尾 Mann-Whitney U 检验计算 P 值。

见图三

肌核衰老轨迹和 GRN。

图三

a，snRNA-seq 数据集中 I 型和 II 型肌核种群的衰老轨迹（伪时间）（上图）的 UMAP 分析。点由投影的伪时间着色。沿 I 型（中间）和 II 型（底部）肌核衰老轨迹排列的 snRNA-seq 数据中成人（绿色）和老年（紫色）肌核的比例（道具）（分为 100 个区间）。

b，肌核肌节评分的 UMAP 分析（上图）和显示 I 型（红色）和 II 型（蓝色）肌核沿衰老轨迹（下图）的平均肌节评分的折线图。肌节评分的基因列表在补充表 3 中提供。

c，I 型（红色）和 II 型（蓝色）肌核（左）沿衰老轨迹的基因簇的模块分数。右图为相应的基因表达水平（z 分数）。补充表 6 中提供了每个基因簇的基因列表。

d，从 c 获得的每个基因簇的功能富集分析。通路显著性 （−log10[Q]） 由色标表示。补充表 6 中提供了与每个通路相关的基因列表。

e，从 snRNA-seq 数据转移的 snATAC-seq 数据集中 I 型和 II 型肌核衰老轨迹的 UMAP 分析。老化轨迹被分为 10 个区间（左）。snATAC-seq 中成人（绿色）和老年成人（紫色）肌核的比例沿 I 型（右上）和 II 型（右下）伪时间轨迹排列。

f，平均调节分数 （log10-transformed） 在所有 DORC 中使用 FigR31每个 TF 沿衰老轨迹的 I 型和 II 型肌核的方法。调节分数 （y 轴） 区分映射的 TF 基序的 TF 激活因子 （阳性评分） 和抑制因子 （阴性评分）。

见图四

随着年龄的增长，人类骨骼肌中的常驻单核细胞群。

图四

a，对 snRNA-seq 数据中检测到的 MuSC 亚群进行 UMAP 分析。点根据细胞类型进行着色。

b，考虑到协变量因素（种族、组学技术和测序批次），每个 MuSC 亚群随衰老（第 1 列）和每个单细胞模式（第 2-4 列）的相对比例变化。色标表示倍数变化，网点大小表示使用具有 Poisson 结果的广义线性混合模型计算的变化概率 （LTSR）14。

c，每个 MuSC 亚群在成人和老年成人组之间获得的 DEGs 的功能富集分析。色标代表显著性 （−log10[Q]） 的富集项，用于随着年龄的增长而上调（红色）和下调（蓝色）基因。

d，随着年龄的增长 （老年人与成人），qMuSCs 中上调 （顶部） 和下调 （底部） 峰值的 TF 基序富集。根据 TF 的秩（x 轴）和相关的 −log 绘制 TF10[Q]（y 轴）。

e，血管细胞亚群的 UMAP 分析如 a。artEC， 小动脉 EC;venEC，小静脉 EC;capEC，毛细血管 EC;MC，壁画细胞亚群。

f，维管细胞亚群的相对比例变化，如 b 所示。

g，血管细胞亚群的 DEGs （老年人与成人） 的功能富集分析，如 c 所示。

h，免疫细胞亚群的 UMAP 分析。B内存、记忆 B 细胞;DC，树突状细胞;M2，M2 样巨噬细胞;单核细胞、单核细胞;T注册，调节性 T 细胞。

i，免疫细胞亚群的相对比例变化，如 b 中所示。

j，免疫细胞亚群的 DEGs（老年人与成人）的功能富集分析，如 c 所示。

k，与基质细胞亚群的 a 相同。l，基质细胞亚群的相对比例变化，如 b 中所示。m，基质细胞亚群的 DEGs（老年人与成人）的功能富集分析，如 c 所示。

见图五
骨骼肌细胞成分的相互作用组分析。

图五

a，成人（绿色）和老年人（紫色）年龄组中每种细胞类型的预测相互作用（L-R 对）的数量。

b、折叠变化 （log2-变换，色标），随着每种细胞类型的发送信号（传出、水平侧）和接收信号（传入、垂直侧）的数量老化。

c，成人（绿色）和老年人（紫色）年龄组中每组描绘的交互的所有对之间的交互概率差异（相对信息流）的总和。相互作用根据以下类别进行分组：炎症（左上）、ECM（左下）和生长因子（右）。

d， 成人 （上） 和老年人 （下） 的 TGFβ 信号网络;节点表示单元类型，边缘表示单元类型之间的交互。边宽度与交互作用概率成正比。

e，成人（绿色）和老年人（紫色）肌肉中与 TGFβ 信号通路相关的基因的表达水平。色标代表平均基因表达，点大小表示亚群中表达给定标记物的细胞百分比。

f，激活素信号通路的信号网络，如 d 所示。

g， 激活素信号通路和肌肉萎缩相关基因的表达水平，如 e 所示。

h，成人（样品 P5）和老年人（样品 P28）个体中 ACVR2A 区域（ACVR2A，品红色;细胞膜，WGA，绿色;细胞核，DAPI，蓝色）免疫荧光分析的代表性图像（左）和相应的定量（右）。比例尺，50 μm。n = 每个年龄组 5 人。使用双尾 Mann-Whitney U 检验计算 P 值。对于箱形图，中心线显示中位数，箱线显示上四分位数和下四分位数，须线显示 1.5× 四分位数范围。

见图六

与肌肉减少症相关的遗传变异的解释。

图六

a， 差异富集 （−log10[P]），用于通过对成人（左）和老年人（右）年龄组之间每种细胞类型中映射的 snATAC-seq 峰进行 LDSC 分析获得的复杂性状。圆点按细胞类型着色。

b，c，基因组浏览器轨迹（顶部）显示了与成人和老年人肌肉中每个细胞群（行）的 MGP 基因座 rs6488724 和 FKBP5 基因座 （c） 的 rs73746499 相关的遗传变异 rs6488724 和 rs73746499 的归一化聚集信号。在这些基因座获得的峰与相应的基因有关。峰和基因之间的关联由色标表示。遗传变异的参考序列 （ref.） 和改变序列 （alt.） 以及 HSF2 （结合获得） 和 AR （结合丧失） 的基序显示在底部。

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