miR133a regulates cardiomyocyte hypertrophy in diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic cardiomyopathy, characterized by cardiac hypertrophy and contractile dysfunction, eventually leads to heart failure. We have previously shown that alterations of a number of key molecules are involved in producing cardiomyocyte hypertrophy in diabetes. The aim of the present study was to determine whether microRNAs (miRNA) play a role in mediating altered gene expression and structural/functional deficits in the heart in diabetes. METHODS: STZ-induced diabetic mice were haemodynamically investigated after 2 months of diabetes to establish the development of cardiomyopathy. The tissues were then examined for gene expression and microRNA analysis. We further investigated neonatal rat cardiomyocytes to identify the mechanisms of glucose-induced hypertrophy and the potential role of miR133a. RESULTS: Diabetic mice showed myocardial contractile dysfunction and augmented mRNA expression of atrial and brain natriuretic peptides (ANP, BNP), MEF2A and MEF2C, SGK1 and IGF1R compared to age- and sex-matched controls. Cardiac tissues from these mice showed alteration of multiple miRNAs by array analysis including miR133a, which was confirmed by RT-PCR. In vitro exposure of cardiomyocytes to high levels of glucose produced hypertrophic changes and reduced expression of miRNA133a. Finally, transfection of miR133a mimics prevented altered gene expression and hypertrophic changes. CONCLUSION: Data from these studies demonstrate a novel glucose-induced mechanism regulating gene expression and cardiomyocyte hypertrophy in diabetes which is mediated through miR133a.
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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 ».