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Enregistrement W2077687291 · doi:10.1186/1471-2261-13-4

Integrative pathway dissection of molecular mechanisms of moxLDL-induced vascular smooth muscle phenotype transformation

2013· article· en· W2077687291 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity Health NetworkNational Human Genome Research InstituteUniversity of TorontoNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésAngiologyVascular surgeryMedicineVascular smooth musclePhenotypeDissection (medical)Cardiac surgeryBioinformaticsComputational biologyInternal medicineAnatomySmooth muscleBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atherosclerosis (AT) is a chronic inflammatory disease characterized by the accumulation of inflammatory cells, lipoproteins and fibrous tissue in the walls of arteries. AT is the primary cause of heart attacks and stroke and is the leading cause of death in Western countries. To date, the pathogenesis of AT is not well-defined. Studies have shown that the dedifferentiation of contractile and quiescent vascular smooth muscle cells (SMC) to the proliferative, migratory and synthetic phenotype in the intima is pivotal for the onset and progression of AT. To further delineate the mechanisms underlying the pathogenesis of AT, we analyzed the early molecular pathways and networks involved in the SMC phenotype transformation. METHODS: Quiescent human coronary artery SMCs were treated with minimally-oxidized LDL (moxLDL), for 3 hours and 21 hours, respectively. Transcriptomic data was generated for both time-points using microarrays and was subjected to pathway analysis using Gene Set Enrichment Analysis, GeneMANIA and Ingenuity software tools. Gene expression heat maps and pathways enriched in differentially expressed genes were compared to identify functional biological themes to elucidate early and late molecular mechanisms of moxLDL-induced SMC dedifferentiation. RESULTS: Differentially expressed genes were found to be enriched in cholesterol biosynthesis, inflammatory cytokines, chemokines, growth factors, cell cycle control and myogenic contraction themes. These pathways are consistent with inflammatory responses, cell proliferation, migration and ECM production, which are characteristic of SMC dedifferentiation. Furthermore, up-regulation of cholesterol synthesis and dysregulation of cholesterol metabolism was observed in moxLDL-induced SMC. These observations are consistent with the accumulation of cholesterol and oxidized cholesterol esters, which induce proinflammatory reactions during atherogenesis. Our data implicate for the first time IL12, IFN-α, HGF, CSF3, and VEGF signaling in SMC phenotype transformation. GPCR signaling, HBP1 (repressor of cyclin D1 and CDKN1B), and ID2 and ZEB1 transcriptional regulators were also found to have important roles in SMC dedifferentiation. Several microRNAs were observed to regulate the SMC phenotype transformation via an interaction with IFN-γ pathway. Also, several "nexus" genes in complex networks, including components of the multi-subunit enzyme complex involved in the terminal stages of cholesterol synthesis, microRNAs (miR-203, miR-511, miR-590-3p, miR-346*/miR- 1207-5p/miR-4763-3p), GPCR proteins (GPR1, GPR64, GPRC5A, GPR171, GPR176, GPR32, GPR25, GPR124) and signal transduction pathways, were found to be regulated. CONCLUSIONS: The systems biology analysis of the in vitro model of moxLDL-induced VSMC phenotype transformation was associated with the regulation of several genes not previously implicated in SMC phenotype transformation. The identification of these potential candidate genes enable hypothesis generation and in vivo functional experimentation (such as gain and loss-of-function studies) to establish causality with the process of SMC phenotype transformation and atherogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle