MicroRNA-34a protects myocardial cells against ischemia–reperfusion injury through inhibiting autophagy via regulating TNFα expression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ischemia-reperfusion (I/R) is a consequence of restored blood supply after myocardial infarction. Myocardial I/R injury can be alleviated by reducing autophagy in heart tissue. MicroRNA-34a (miR-34a) has been shown to regulate autophagy in a renal model of I/R, but it is not known whether it can protect cardiac tissues from I/R injury. This study investigated how miR-34a protects myocardial cells from I/R injury by inhibiting autophagy via regulation of tumor necrosis factor α (TNFα). METHODS: we constructed an I/R model in vivo using Langendorff perfusion, and we constructed an in vivo model by treating neonatal rat cardiomyocytes (NRCMs) with hypoxia-reoxygenation (H/R method). Transfected adenoviral-overexpressed miR-34a mimics and controlled NRCMs after H/R. We analyzed cell viability using the MTT assay and a cell counting kit-8 (CCK-8) assay. Changes in the rate of apoptosis were detected by flow cytometry. We investigated the effect mechanisms of miR-34a with Western blot and luciferase assays. RESULTS: miR-34a expression decreased after in vivo reperfusion of the myocardial cells and heart tissues of neonatal rats. MiR-34a reduced apoptosis of the NRCMs and autophagy levels, simultaneously, after H/R injury. Further, miR-34a decreased the expression of Lc3-II and p62, indicating that miR-34a reduces myocardial I/R injury by decreasing TNFα expression. CONCLUSION: miR-34a can inhibit autophagy levels after I/R by targeting TNFα, thereby reducing myocardial injury.
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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 | 0,001 |
| 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 ».