Induction of MicroRNA-1 by Myocardin in Smooth Muscle Cells Inhibits Cell Proliferation
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Myocardin is a cardiac- and smooth muscle-specific transcription co-factor that potently activates the expression of downstream target genes. Previously, we demonstrated that overexpression of myocardin inhibited the proliferation of smooth muscle cells (SMCs). Recently, myocardin was reported to induce the expression of microRNA-1 (miR-1) in cardiomyocytes. In this study, we investigated whether myocardin induces miR-1 expression to mediate its inhibitory effects on SMC proliferation. METHODS AND RESULTS: Using tetracycline-regulated expression (T-REx) inducible system expressing myocardin in human vascular SMCs, we found that overexpression of myocardin resulted in significant induction of miR-1 expression and inhibition of SMC proliferation, which was reversed by miR-1 inhibitors. Consistently, introduction of miR-1 into SMCs inhibited their proliferation. We isolated spindle-shaped and epithelioid human SMCs and demonstrated that spindle-shaped SMCs were more differentiated and less proliferative. Correspondingly, spindle-shaped SMCs had significantly higher expression levels of both myocardin and miR-1 than epithelioid SMCs. We identified Pim-1, a serine/threonine kinase, as a target gene for miR-1 in SMCs. Western blot and luciferase reporter assays further confirmed that miR-1 targeted Pim-1 directly. Furthermore, neointimal lesions of mouse carotid arteries displayed downregulation of myocardin and miR-1 with upregulation of Pim-1. CONCLUSIONS: Our data demonstrate that miR-1 participates in myocardin-dependent of SMC proliferation inhibition.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle