Myocyte Enhancer Factor 2A Regulates Hydrogen Peroxide‐Induced Senescence of Vascular Smooth Muscle Cells Via microRNA‐143
Notice bibliographique
Résumé
Myocyte enhancer factor 2A (MEF2A) is involved in vascular smooth muscle cell (VSMC) proliferation, migration, and senescence. MicroRNA-143/145 (miR-143/145), which may be regulated by MEF2A, is known to promote cellular senescence. We hypothesized that MEF2A may promote VSMC senescence via miR-143/145. VSMC senescence was induced by hydrogen peroxide (H(2)O(2)), followed by detection using a senescence-associated β-galactosidase staining kit. The MEF2A protein, mRNA, and miR-143/145 levels in VSMCs were detected using Western blot analysis and SYBR green real-time quantitative PCR, respectively. We further manipulated the expression levels of MEF2A and miR-143 through viral or transient transfection. VSMC proliferation and migration were determined by methylthiazolyldiphenyl-tetrazolium bromide and Millicell chamber, respectively. Both MEF2A and miR-143, but not miRNA-145, were up-regulated in senescent VSMCs. Overexpression of either MEF2A or miR-143 significantly enhanced VSMC senescence, but reduced proliferation and migration. MEF2A knockdown or miR-143 inhibitor suppressed cellular senescence and increased proliferation and migration. We further revealed AKT signaling as a potential miR-143 target, and an induction of miR-143 expression by MEF2A via KLF2. Additionally, overexpression of MEF2A and miR-143 resulted in synergistic effects on promotion of senescence, and MEF2A knockdown and miR-143 reduction by inhibitor had synergistic inhibitory effects. Finally, MEF2A barely promoted VSMC senescence when miR-143 was inhibited, and miR-143 overexpression antagonized the inhibitory effect of MEF2A knockdown on VSMC senescence. Our results revealed a link and interaction between MEF2A and miR-143 and suggested a potential mechanism for MEF2A to regulate H(2)O(2) -induced VSMC senescence.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».