Mechanical stretch is a highly selective regulator of gene expression in human bladder smooth muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
Application of mechanical stimuli has been shown to alter gene expression in bladder smooth muscle cells (SMC). To date, only a limited number of "stretch-responsive" genes in this cell type have been reported. We employed oligonucleotide arrays to identify stretch-sensitive genes in primary culture human bladder SMC subjected to repetitive mechanical stimulation for 4 h. Differential gene expression between stretched and nonstretched cells was assessed using Significance Analysis of Microarrays (SAM). Expression of 20 out of 11,731 expressed genes ( approximately 0.17%) was altered >2-fold following stretch, with 19 genes induced and one gene (FGF-9) repressed. Using real-time RT-PCR, we tested independently the responsiveness of 15 genes to stretch and to platelet-derived growth factor-BB (PDGF-BB), another hypertrophic stimulus for bladder SMC. In response to both stimuli, expression of 13 genes increased, 1 gene (FGF-9) decreased, and 1 gene was unchanged. Six transcripts (HB-EGF, BMP-2, COX-2, LIF, PAR-2, and FGF-9) were evaluated using an ex vivo rat model of bladder distension. HB-EGF, BMP-2, COX-2, LIF, and PAR-2 increased with bladder stretch ex vivo, whereas FGF-9 decreased, consistent with expression changes observed in vitro. In silico analysis of microarray data using the FIRED algorithm identified c-jun, AP-1, ATF-2, and neurofibromin-1 (NF-1) as potential transcriptional mediators of stretch signals. Furthermore, the promoters of 9 of 13 stretch-responsive genes contained AP-1 binding sites. These observations identify stretch as a highly selective regulator of gene expression in bladder SMC. Moreover, they suggest that mechanical and growth factor signals converge on common transcriptional regulators that include members of the AP-1 family.
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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 ».