Expression of microRNA miR-17-3p inhibits mouse cardiac fibroblast senescence by targeting Par4
Notice bibliographique
Résumé
The microRNA miR-17-92 cluster plays a fundamental role in heart development. The aim of this study was to investigate the effect of a member of this cluster, miR-17, on cardiac senescence. We examined the roles of miR-17 in senescence and demonstrated that miR-17-3p attenuates cardiac aging in the myocardium by targeting Par4 (also known as PAWR). This upregulates the downstream proteins CEBPB, FAK, N-cadherin, vimentin, Oct4 and Sca-1 (also known as stem cell antigen-1), and downregulates E-cadherin. Par4 has been reported as a tumor suppressor gene that induces apoptosis in cancer cells, but not in normal cells. Repression of Par4 by miR-17-3p enhances the transcription of CEBPB and FAK, which promotes mouse cardiac fibroblast (MCF) epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) and self-renewal, resulting in cellular senescence and apoptosis resistance. We conclude that Par4 can bind to the CEBPB promoter and inhibit its transcription. Decreased Par4 expression increases the amount of CEBPB, which binds to the FAK promoter and enhances FAK transcription. Par4, CEBPB and FAK form a senescence signaling pathway, playing roles in modulating cell survival, growth, apoptosis, EMT and self-renewal. Through this novel senescence signaling axis, miR-17-3p represses Par4 expression, acting pleiotropically as a negative modulator of cardiac aging and cardiac fibroblast cellular senescence.
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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 ».