TGF-β<sub>1</sub>and prepro-ANP mRNAs are differentially regulated in exercise-induced cardiac hypertrophy
Notice bibliographique
Résumé
The induction of transforming growth factor (TGF)-beta and prepro-atrial natriuretic peptide (ANP) mRNAs represent hallmark features of pathological cardiac hypertrophy. The present study examined whether this pattern of mRNA expression was conserved in a physiological model of cardiac hypertrophy. To address this thesis, female Sprague-Dawley rats were individually housed and permitted to run freely. Voluntary exercise for 3 and 6 wk resulted in biventricular hypertrophy and increased cytochrome c oxidase activity in the triceps muscle. In the hypertrophied left ventricle, the steady-state mRNA level of the cardiac fetal gene prepro-ANP and the extracellular matrix proteins preprocollagen-alpha(1) and fibronectin were similar in exercise-trained and sedentary rats. By contrast, an increased expression of TGF-beta(1) mRNA was observed, whereas TGF-beta(3) mRNA level was unchanged in the hypertrophied left ventricle of exercise-trained compared with sedentary rats. These data highlight a heterogeneity in the regulation of TGF-beta isoforms, and the increased expression of ventricular TGF-beta(1) mRNA in physiological cardiac hypertrophy may contribute to myocardial remodeling.
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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 ».