Vascular gene expression in mice overexpressing human endothelin-1 targeted to the endothelium
Notice bibliographique
Résumé
Endothelin (ET)-1 plays an important pathophysiological role in several vascular diseases including hypertension and atherosclerosis. Transgenic mice overexpressing human preproET-1 selectively in the endothelium (eET-1) exhibit vascular injury in the absence of blood pressure elevation. ET-1 overexpression may induce vascular injury by inducing changes in gene expression. To understand mechanisms whereby ET-1 induces vascular damage, vascular gene expression profiling was performed using DNA microarrays. RNA from mesenteric arteries of male and female young (6-7 wk) and mature (6-8 mo) eET-1 and wild-type (WT) mice was isolated, and changes in gene expression were determined by genome-wide expression profiling using Illumina microarray and FlexArray software. Data were analyzed using a relaxed and a stringent statistical approach. The gene lists were compared and analyzed as well with Ingenuity Pathway Analysis. The most common change was an increase in the expression of lipid metabolism genes. Four of these genes were validated by qPCR, cyp51, dgat2, and scd1 genes in young and elovl6 in both young and mature male mice, supporting a role of ET-1 in atherosclerosis. To test the hypothesis that ET-1 participates in mechanisms leading to atherosclerosis, we crossed eET-1 with atherosclerosis-prone apoE(-/-) mice to determine whether ET-1 overexpression exacerbates high-fat diet (HFD)-induced atherosclerosis using oil red O staining of descending thoracic aorta. HFD increased lipid plaques by 3-, 27-, and 86-fold in eET-1, apoE(-/-), and crossed mice, respectively, vs. WT. This suggests that increased endothelial ET-1 expression results in early changes in gene expression in the vascular wall that enhance lipid biosynthesis and accelerate progression of atherosclerosis.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».