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Enregistrement W2335582356 · doi:10.1093/cvr/cvu098.140

P718A novel TGF beta-dependent signalling pathway regulating vascular smooth muscle cell differentiation

2014· article· en· W2335582356 sur OpenAlexaff
Christina Pagiatakis, Dandan Sun, Stephanie Wales, J. C. McDermott

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRHOAMyocardinVascular smooth muscleCell biologyHedgehog signaling pathwaySerum response factorBiologyPhenotypic switchingCalponinCellular differentiationNeural crestSignal transductionPhenotypeEndocrinologyGene expressionGeneActinSmooth muscleGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Vascular smooth muscle cells (VSMCs) do not terminally differentiate; they fluctuate between a proliferative and differentiated state in response to various extracellular signals. This phenotypic modulation is a major factor that contributes to vascular diseases such as atherosclerosis and post-angioplasty restenosis. Thus, the mechanisms regulating VSMC phenotype are of great interest. TGFβ has been implicated in inducing VSMC differentiation via RhoA/ROCK signalling, whereby it induces a contractile phenotype in neural crest stem cells by up-regulating smooth muscle structural genes. Previous work in our lab showed that RhoA is involved in regulating contractile genes via regulation of myocardin expression. Therefore, we hypothesized that TGFβ is involved in regulating smooth muscle cell differentiation via downstream targets of RhoA/ROCK and components of the canonical TGFβ pathway. Methods: We utilized primary VSMCs and mouse embryonic fibroblast cells (10T1/2) in a conversion assay where cells were induced to express VSMC genes. We utilized siRNA to knock down gene expression, along with gene transfection techniques, reporter assays and pharmacological inhibitors. Results: Treatment of 10T1/2 cells with TGFβ results in a potent induction of VSMC marker genes at the transcriptional and protein levels, which is attenuated by inhibition of RhoA/ROCK signalling. Since canonical TGFβ signalling induces formation of Smad protein complexes which regulate gene expression of numerous target genes, a possible effector could be a downstream component of TGFβ signalling, TAZ, a potent transcriptional regulator and nuclear retention factor that is recruited to sites of Smad-mediated transcription in a TGFβ-dependent manner. Our studies show that in 10T1/2 cells, TAZ is required for TGFβ induction of smooth muscle marker genes. Interestingly, these observations appear to be ROCK dependent. Furthermore, we have observed a synergistic effect between TAZ and Smad3 in regulating smooth muscle differentiation, an effect which is enhanced by serum response factor (SRF). Interestingly, SRF is also required for the TGFβ induction of smooth muscle markers in 10T1/2 cells. Conclusions: These data provide evidence of a novel signalling pathway that links RhoA/ROCK-dependent TGFβ signalling to induction of smooth muscle genes in embryonic fibroblasts through a mechanism involving regulation and expression of TAZ and SRF proteins. These observations elucidate a novel level of control of VSMC induction which may have implications for vascular diseases and congenital vascular malformations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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