miR‐21 normalizes vascular smooth muscle proliferation and improves coronary collateral growth in metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate cell proliferation is considered a major causative factor for impaired coronary collateral growth (CCG). Proangiogenic growth factors (GFs) stimulate cell proliferation, but their administration does not promote CCG in patients. These GFs are increased in patients with metabolic syndrome and in animal models, where CCG is impaired. Here, we investigated whether excessive cell proliferation underlies impaired CCG in metabolic syndrome. Normal [Sprague‐Dawley (SD)] and metabolic syndrome [James C. Russell (JCR)] rats underwent repetitive ischemia (RI; transient, repetitive coronary artery occlusion and myocardial ischemia). We have shown that CCG was maximal at d 9 of RI in SD rats but did not occur in JCR rats. The increase in cell proliferation (PCNA, Ki‐67, cyclin A, phospho‐ cdc2, p21Waf, p27Kip) was transient (~4‐fold, d 3 RI) in SD rats but greater and sustained in JCR rats (~8‐ to 6‐fold, d 3‐9 RI). In JCR rats, this was associated with increased and sustained miR‐21 expression and accumulation of proliferating synthetic vascular smooth muscle cells in the lumen of small arterioles, which failed to undergo outward expansion. Administration of anti‐miR‐21 blocked RI‐induced cell proliferation and significantly improved CCG in JCR rats (~60%). miR‐21‐dependent excessive cell proliferation in the later stages of collateral remodeling correlates with impaired CCG in metabolic syndrome.—Hutcheson, R., Chaplin, J., Hutcheson, B., Borthwick, F., Proctor, S., Gebb, S., Jadhav, R., Smith, E., Russell, J. C., Rocic, P. miR‐21 normalizes vascular smooth muscle proliferation and improves coronary collateral growth in metabolic syndrome. FASEB J. 28, 4088‐4099 (2014). www.fasebj.org
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».