Abstract 15379: Regulation of Long Non-Coding RNA Fingerprint by Cyclic Mechanical Stretch in Vascular Smooth Muscle Cells: Implications for Aortic Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emerging evidence suggests that long noncoding RNAs (lncRNAs) may be a cellular hub for the coordination of cellular processes involved in health and disease. Alterations in the characteristics of vascular smooth muscle cells (VSMCs), triggered largely by changes in mechanical stress, play a critical role in the pathophysiology of vascular diseases like aneurysms and hypertension. Hypothesis: LncRNAs are involved in mechanical stretch-induced changes in HASMCs. Methods: Total RNA was extracted with TRIzol. LncRNAs and mRNAs were profiled with the Arraystar Human LncRNA Microarray V3.0. Aneurysmal and non-aneurysmal samples were collected from patients undergoing aortic arch repair and the aortas of ApoE -/- mice infused for 4 weeks with angiotensin II or saline. Gene expression was quantified via qRT-PCR. For knockdown studies, HASMCs were transfected with 10 nM siLincRNA-p21 or 5 nM scrambled control (nM). Apoptosis was assessed using Annexin V/PI double staining. Results: Of the 30,586 human lncRNAs screened in HASMCs, 580 were differentially expressed (P -/- mice (N = 3, P Bax , Puma , Noxa , and Mdm2 under conditions of stretch (N = 3, P Conclusions: We describe the first transcriptome profile of stretch-induced changes in HASMCs. The data implicate lincRNA-p21 as a mechanoresponsive regulator of aneurysm formation in mice and humans, and provide novel insights into the regulatory switches governing aberrant VSMC remodeling, which may have importance in the pathogenesis of aneurysms and hypertension.
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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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».