Notch signaling inhibits cardiac fibroblast to myofibroblast transformation by antagonizing TGF‐β1/Smad3 signaling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: During myocardial infarction (MI), cardiac fibroblasts (CFs) transform into myofibroblast (CMT). This study aimed to investigate the crosstalk of Notch1 and transforming growth factor-β1 (TGF-β1)/Smad3 signaling in the regulation of CMT and myocardial fibrosis. METHODS: Primary CFs were isolated from young rats and treated with TGF-β1 or adenovirus to overexpress or knockdown Notch1 intracellular domain (N1ICD) or Smad3. RESULTS: TGF-β1 decreased the expression of fibroblast markers but increased the expression of myofibroblast markers in rat CFs. TGF-β1 increased the proliferation, invasion, and adhesion, and the secretion of collagen I of CFs, and these effects were inhibited by N1ICD overexpression. Moreover, endogenous Smad3 phosphorylation in CFs was enhanced by N1ICD knockdown, whereas TGF-β1 induced Smad3 phosphorylation was antagonized by the N1ICD overexpression. Conversely, endogenous N1ICD activation in CFs was antagonized by Smad3, whereas TGF-β1 induced N1ICD inactivation was antagonized by Smad3 knockdown. Coimmunoprecipitation showed that N1ICD interacted with Smad3 and immunostaining revealed the colocalization of N1ICD and Smad3 in the nuclei of CFs. Moreover, we demonstrated the functional antagonism of N1ICD and Smad3 on the phenotypes of CFs. Finally, TGF-β1/Smad3 signaling promoted whereas Notch signaling inhibited myocardial fibrosis in rat MI model. CONCLUSION: Notch signaling inhibits CMT by antagonizing TGF-β1/Smad3 signaling. Notch signaling activators and TGF-β1/Smad3 signaling inhibitors could be exploited for therapeutic intervention to inhibit myocardial fibrosis after MI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».