MicroRNA-34a attenuates VEGF-mediated retinal angiogenesis via targeting Notch1
Notice bibliographique
Résumé
Pathological angiogenesis in the retina is one of the main ocular diseases closely associated with vision loss. This work investigated the roles of microRNA-34a (miR-34a) and its potential target Notch1, in retinal angiogenesis. For this we used oxygen-induced retinopathy (OIR) rats and human retinal microvascular endothelial cells (HRMECs) stimulated with vascular endothelial growth factor (VEGF). We performed hematoxylin-eosin staining, Western blot for VEGF, and immunofluorescence staining for CD31 to verify the establishment of our OIR model. We observed down-regulation of miR-34a, and up-regulation of Notch1 and Hey1 in retinas from OIR rats. We found similar results with the VEGF-stimulated HRMECs. By performing MTT assay, cell scratch assay, tube formation assay, and by detecting the expression of matrix-metalloproteinase-2 (MMP-2), MMP-9, tissue inhibitors of metalloproteinases-1 (TIMP-1), and TIMP-2, we found that transfection of miR-34a ameliorated VEGF-mediated angiogenesis of HRMECs. We further observed that siRNA-induced gene silencing of Notch1 prevented VEGF-induced angiogenesis via regulating cell proliferation, cell migration, and tube formation of HRMECs. Additionally, activation of Notch1 by transfection of Notch1 plasmid attenuated the inhibitory effects of miR-34a on tube formation, in the present of VEGF. Results from our dual-luciferase reporter gene assay suggested that miR-34a targets Notch1. In summary, our data demonstrate that miR-34a attenuates retinal angiogenesis via targeting Notch1.
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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 ».