Noncoding RNAs regulate NF-κB signaling to modulate blood vessel inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases such as atherosclerosis are one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. The clinical manifestations of atherosclerosis, which include heart attack and stroke, occur several decades after initiation of the disease and become more severe with age. Inflammation of blood vessels plays a prominent role in atherogenesis. Activation of the endothelium by inflammatory mediators leads to the recruitment of circulating inflammatory cells, which drives atherosclerotic plaque formation and progression. Inflammatory signaling within the endothelium is driven predominantly by the pro-inflammatory transcription factor, NF-κB. Interestingly, activation of NF-κB is enhanced during the normal aging process and this may contribute to the development of cardiovascular disease. Importantly, studies utilizing mouse models of vascular inflammation and atherosclerosis are uncovering a network of noncoding RNAs, particularly microRNAs, which impinge on the NF-κB signaling pathway. Here we summarize the literature regarding the control of vascular inflammation by microRNAs, and provide insight into how these microRNA-based pathways might be harnessed for therapeutic treatment of disease. We also discuss emerging areas of endothelial cell biology, including the involvement of long noncoding RNAs and circulating microRNAs in the control of vascular inflammation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».