Cardiac miR‐133a overexpression prevents early cardiac fibrosis in diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic cardiomyopathy is a cascade of complex events leading to eventual failure of the heart and cardiac fibrosis being considered as one of its major causes. miR-133a is one of the most abundantly expressed microRNAs in the heart. We investigated the role of miR-133a during severe hyperglycaemia. And, our aim was to find out what role miR-133a plays during diabetes-induced cardiac fibrosis. We saw a drastic decrease in miR-133a expression in the hearts of streptozotocin-induced diabetic animals, as measured by RT-qPCR. This decrease was accompanied by an increase in the transcriptional co-activator EP300 mRNA and major markers of fibrosis [transforming growth factor-β1, connective tissue growth factor, fibronectin (FN1) and COL4A1]; in addition, focal cardiac fibrosis assessed by Masson's trichome stain was increased. Interestingly, in diabetic mice with cardiac-specific miR-133aa overexpression, cardiac fibrosis was significantly decreased, as observed by RT-qPCR and immunoblotting of COL4A1, ELISA for FN1 and microscopic examination. Furthermore, Cardiac miR-133a overexpression prevented ERK1/2 and SMAD-2 phosphorylation. These findings show that miR-133a could be a potential therapeutic target for diabetes-induced cardiac fibrosis and related cardiac dysfunction.
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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 ».