Vascular Endothelial Growth Factor Expression in Peritoneal Mesothelial Cells Undergoing Transdifferentiation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze gene expression of localized peritoneal tissue structures in a rodent model of peritoneal fibrosis. METHODS: Female Sprague Dawley rats were treated with an intraperitoneal injection of an adenovirus expressing active transforming growth factor-beta or control adenovirus. Four and 7 days after infection, animals were sacrificed and frozen sections of parietal peritoneum were subjected to immunofluorescence-aided laser capture microdissection in order to isolate vascular, mesothelial, and submesothelial structures. RNA was extracted from microdissected tissue and gene expression was analyzed by quantitative reverse-transcript polymerase chain reaction. We analyzed genes involved in angiogenesis, epithelial-to-mesenchymal transdifferentiation, and fibrosis. Vascular endothelial growth factor and alpha-smooth muscle actin expression was analyzed with immunohistochemistry of formalin-fixed tissue. RESULTS: Transforming growth factor-beta(1) induced expression of Snail and alpha-smooth muscle actin genes in the peritoneal mesothelium. This same cell population also demonstrated increased gene expression of vascular endothelial growth factor. The distribution of this growth factor was confirmed by immunohistochemistry. The fibrogenic growth factor, connective tissue growth factor, was also strongly induced in the peritoneal mesothelium. CONCLUSIONS: Using immunofluorescence-aided laser capture microdissection, we were able to study gene expression in subcompartments of the peritoneal tissue. We demonstrated that mesothelial cells exhibiting mesenchymal transdifferentiation are associated with increased expression of genes associated with fibrosis and angiogenesis.
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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 ».