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Enregistrement W1426425662 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.1129.13

Identification of novel scleraxis gene targets in cardiac myofibroblasts

2013· article· en· W1426425662 sur OpenAlexafffundabout
Rushita A. Bagchi, Patricia Roche, Ronen Schweitzer, Michael P. Czubryt

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDecorinVersicanMyofibroblastCell biologyCardiac fibrosisGene expressionExtracellular matrixBiologyFibrosisCancer researchProteoglycanPathologyGeneMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac fibrosis is a significant clinical problem yet lacks effective therapies. We have shown that the transcription factor scleraxis is a key regulator of collagen 1α2 gene expression in cardiac myofibroblasts. We now identify novel scleraxis gene targets via gain‐/loss‐of‐function. Scleraxis over‐expression in primary cardiac myofibroblasts decreased the expression of matrix remodeling enzymes matrix metalloproteinases 9 and 11 and tissue inhibitor of metalloproteinases 3. Expression of the proteoglycans versican and decorin were decreased following scleraxis overexpression, yet we observed no change in decorin and a loss of versican in scleraxis null hearts. The expression of thrombospondin 4 and the myofibroblast marker α‐smooth muscle actin (αSMA) was increased by scleraxis overexpression and strongly down‐regulated in scleraxis null hearts, and may thus represent direct scleraxis gene targets. Our results show that scleraxis exerts wide‐ranging effects on extracellular matrix‐related gene expression, with the effect on αSMA expression suggesting that scleraxis may contribute to the fibroblast‐to‐myofibroblast transition that accompanies cardiac fibrosis, further supporting our general hypothesis that scleraxis represents a novel therapeutic target for this disease. Supported by the Canadian Institutes of Health Research & the St. Boniface Hospital Research Foundation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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