miR-10a rejuvenates aged human mesenchymal stem cells and improves heart function after myocardial infarction through KLF4
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging is one of the key factors that regulate the function of human bone marrow mesenchymal stem cells (hBM-MSCs) and related changes in microRNA (miRNA) expression. However, data reported on aging-related miRNA changes in hBM-MSCs are limited. METHODS: We demonstrated previously that miR-10a is significantly decreased in aged hBM-MSCs and restoration of the miR-10a level attenuated cell senescence and increased the differentiation capacity of aged hBM-MSCs by repressing Krüpple-like factor 4 (KLF4). In the present study, miR-10a was overexpressed or KLF4 was downregulated in old hBM-MSCs by lentiviral transduction. The hypoxia-induced apoptosis, cell survival, and cell paracrine function of aged hBM-MSCs were investigated in vitro. In vivo, miR-10a-overexpressed or KLF4-downregulated old hBM-MSCs were implanted into infarcted mouse hearts after myocardial infarction (MI). The mouse cardiac function of cardiac angiogenesis was measured and cell survival of aged hBM-MSCs was investigated. RESULTS: Through lentivirus-mediated upregulation of miR-10a and downregulation of KLF4 in aged hBM-MSCs in vitro, we revealed that miR-10a decreased hypoxia-induced cell apoptosis and increased cell survival of aged hBM-MSCs by repressing the KLF4-BAX/BCL2 pathway. In vivo, transplantation of miR-10a-overexpressed aged hBM-MSCs promoted implanted stem cell survival and improved cardiac function after MI. Mechanistic studies revealed that overexpression of miR-10a in aged hBM-MSCs activated Akt and stimulated the expression of angiogenic factors, thus increasing angiogenesis in ischemic mouse hearts. CONCLUSIONS: miR-10a rejuvenated aged hBM-MSCs which improved angiogenesis and cardiac function in injured mouse hearts.
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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 ».