cAMP‐signaling regulates the expression of atheroprotective genes in vascular endothelial cells exposed to differential fluid shear stresses (851.14)
Notice bibliographique
Résumé
Fluid‐mediated shear stress is an important, but often overlooked, mediator of vascular endothelial cell (VEC) health. VECs in the linear portions of macrovascular structures experience high laminar shear stress and exhibit an anti‐inflammatory and anti‐thrombotic phenotype. However, at vascular bifurcations and large curvatures fluid shear stress dramatically declines. Exposure to this low shear stress reduces VEC expression of vasculoprotective genes, making these areas preferential targets of atherosclerosis development. cAMP‐signaling is known to regulate a diverse array of VEC functions. Using various methodologies, we investigated the role of cAMP, and its downstream effectors, protein kinase A (PKA) and exchange protein activated by cAMP (EPAC)‐1, in regulating VEC health under differential fluid shear stresses. We report a novel role for cAMP, where modulation of this signaling pathway alters the expression of both atheroprotective and inflammatory genes in high and low shear stress conditions. This work has very important therapeutic implications for diseases characterized by endothelial cell dysfunction and atherosclerosis. Grant Funding Source : Canadian Institutes of Health Research
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».