<scp>TGF</scp>β‐<scp>TAZ</scp>/<scp>SRF</scp> signalling regulates vascular smooth muscle cell differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Vascular smooth muscle cells (VSMCs) do not terminally differentiate; they modulate their phenotype between proliferative and differentiated states, which is a major factor contributing to vascular diseases. TGFβ signalling has been implicated in inducing VSMC differentiation, although the exact mechanism remains largely unknown. Our goal was to assess the network of transcription factors involved in the induction of VSMC differentiation, and to determine the role of TAZ in promoting the quiescent VSMC phenotype. TGFβ robustly induces VSMC marker genes in 10T1/2 mouse embryonic fibroblast cells and the potent transcriptional regulator TAZ has been shown to retain Smad complexes on DNA. Thus, the role of TAZ in regulation of VSMC differentiation was studied. Using primary aortic VSMCs coupled with siRNA-mediated gene silencing, our studies reveal that TAZ is required for TGFβ induction of smooth muscle genes and is also required for the differentiated VSMC phenotype; synergy between TAZ and SRF, and TAZ and Myocardin (MyoC856), in regulating smooth muscle gene activation was observed. These data provide evidence of components of a novel signalling pathway that links TGFβ signalling to induction of smooth muscle genes through a mechanism involving regulation of TAZ and SRF proteins. In addition, we report a physical interaction of TAZ and MyoC856. These observations elucidate a novel level of control of VSMC induction which may have implications for vascular diseases and congenital vascular malformations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».