Transforming growth factor‐β induces loss of epithelial character and smooth muscle cell differentiation in epicardial cells
Notice bibliographique
Résumé
During embryogenesis, epicardial cells undergo epithelial-mesenchymal transformation (EMT), invade the myocardium, and differentiate into components of the coronary vasculature, including smooth muscle cells. We tested the hypothesis that transforming growth factor-beta (TGFbeta) stimulates EMT and smooth muscle differentiation of epicardial cells. In epicardial explants, TGFbeta1 and TGFbeta2 induce loss of epithelial morphology, cytokeratin, and membrane-associated Zonula Occludens-1 and increase the smooth muscle markers calponin and caldesmon. Inhibition of activin receptor-like kinase (ALK) 5 blocks these effects, whereas constitutively active (ca) ALK5 increases cell invasion by 42%. Overexpression of Smad 3 did not mimic the effects of caALK5. Inhibition of p160 rho kinase or p38 MAP kinase prevented the loss of epithelial morphology in response to TGFbeta, whereas only inhibition of p160 rho kinase blocked TGFbeta-stimulated caldesmon expression. These data demonstrate that TGFbeta stimulates loss of epithelial character and smooth muscle differentiation in epicardial cells by means of a mechanism that requires ALK5 and p160 rho kinase.
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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) | 0,001 | 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 ».