Angiopoietin‐like 4 promotes angiogenesis in the tendon and is increased in cyclically loaded tendon fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
KEY POINTS: Angiopoietin-like 4 (ANGPTL4) modulates tendon neovascularization. Cyclic loading stimulates the activity of transforming growth factor-β and hypoxia-inducible factor 1α and thereby increases the expression and release of ANGPTL4 from human tendon cells. Targeting ANGPTL4 and its regulatory pathways is a potential avenue for regulating tendon vascularization to improve tendon healing or adaptation. ABSTRACT: The mechanisms that regulate angiogenic activity in injured or mechanically loaded tendons are poorly understood. The present study examined the potential role of angiopoietin-like 4 (ANGPTL4) in the angiogenic response of tendons subjected to repetitive mechanical loading or injury. Cyclic stretching of human tendon fibroblasts stimulated the expression and release of ANGPTL4 protein via transforming growth factor-β (TGF-β) and hypoxia-inducible factor 1α (HIF-1α) signalling, and the released ANGPTL4 was pro-angiogenic. Angiogenic activity was increased following ANGPTL4 injection into mouse patellar tendons, whereas the patellar tendons of ANGPTL4 knockout mice displayed reduced angiogenesis following injury. In human rotator cuff tendons, the expression of ANGPTL4 was correlated with the density of tendon endothelial cells. To our knowledge, this is the first study characterizing a role of ANGPTL4 in the tendon. ANGPTL4 may assist in the regulation of vascularity in the injured or mechanically loaded tendon. TGF-β and HIF-1α comprise two signalling pathways that modulate the expression of ANGPTL4 by mechanically stimulated tendon fibroblasts and, in the future, these could be manipulated to influence tendon healing or adaptation.
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 | 0,001 | 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 ».