Differential Expression of Matrix Metalloproteinases and Tissue Inhibitors and Extracellular Matrix Remodeling in Aortic Regurgitant Hearts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Myocardial fibrosis in experimental aortic regurgitation (AR) features abnormal fibronectin with normal collagen content, but the relevant degradative processes have not been assessed. METHODS: To elucidate these degradative processes, mRNA (Northern) and protein levels (Western) of matrix metalloproteinases (MMPs) and their tissue inhibitors (TIMPs), as well as MMP activity (zymography), were measured in cardiac fibroblasts (CF) from New Zealand white rabbits with experimental AR paired with normals (NL). Collagen and fibronectin were quantified by immunohistochemical staining. RESULTS: In AR CF versus NL CF, MMP-2 and -14 mRNA and protein were increased (both p < 0.005), while TIMPs 1-3 were slightly decreased (p < 0.05-0.005; TIMP-4 undetectable). Gelatinase activity in AR CF was 1.7 times that in NL CF (p < 0.005); fibronectinase activity was unaffected. The Jun N-terminal kinase (JNK) inhibitor SP600125 suppressed MMP-2 protein (0.4-fold, p < 0.05) and mRNA (0.7-fold, p < 0.005) in AR CF; MMP-2 levels in NL CF were unaffected. AR MMP-9 mRNA, protein and activity were low and indistinguishable from NL. In left ventricular tissue, fibronectin was increased 1.9-fold (AR vs. NL, p < 0.05). Total AR collagen was indistinguishable from NL, but the collagen III to collagen I isoform ratio decreased (0.4-fold, p < 0.05). CONCLUSIONS: Collagen is relatively deficient in AR fibrosis, due at least in part to upregulated MMPs and downregulated TIMPs; fibronectinase is unaltered. JNK-dependent regulation may stimulate both MMP-2 and fibronectin expression in AR, providing a potential therapeutic target.
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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 | 0,000 |
| 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 ».