Small interfering RNA knocks down heat shock factor-1 (HSF-1) and exacerbates pro-inflammatory activation of NF-κB and AP-1 in vascular smooth muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Heat shock and elevated expression of heat shock proteins suppress activation of the pro-inflammatory transcription factor NF-kappaB. We hypothesized that knocking down the expression of heat shock factor-1 (HSF-1) with RNAi technology would exacerbate angiotensin (Ang) II-induced inflammatory injury in vascular smooth muscle cells (VSMC). METHODS: Rat aorta A10 cells and human intestinal smooth muscle cells were grown without transfection or with transfection with HSF-1 small interfering RNA (siRNA), or negative control siRNA. Cells were stimulated with Ang II (100 nM) to activate the NF-kappaB signaling pathway. RESULTS: HSF-1 siRNA significantly knocked down HSF-1 expression, and one of the downstream heat shock proteins (Hsp), Hsp27, in both cells lines. HSF-1 siRNA also affected cells stressed with heat shock or Ang II treatment. Ang II induced activation of NF-kappaB and AP-1 in untransfected VSMCs, however, Ang II induced significantly higher activities of these pro-inflammatory transcription factors in HSF-1 siRNA transfected cells. Control siRNA had no apparent effect on HSF-1 and Hsp27 expression and Ang II-induced NF-kappaB and AP-1 activation. CONCLUSIONS: These data indicate that the knock down of HSF-1 exacerbates Ang II-induced inflammation in VSMCs, and suggests that heat shock proteins protect against inflammatory injury by suppression of pro-inflammatory transcription factors such as NF-kappaB and AP-1.
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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 | 0,001 |
| 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 ».