LncRNA-ANRIL inhibits cell senescence of vascular smooth muscle cells by regulating miR-181a/Sirt1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: locus (ANRIL) is a kind of long non-coding RNA (lncRNA) that plays important roles in cell senescence. However, the role and mechanism of ANRIL in senescence of vascular smooth muscle cells (VSMCs) are unclear. METHODS: Cell viability and cell cycle were evaluated using an MTT assay and flow cytometry analysis, respectively. Senescence-associated (SA)-β-galactosidase (gal) staining was used to determine cell senescence. Dual luciferase reporter assays were conducted to confirm the binding of ANRIL and miR-181a, as well as miR-181a and Sirt1. The expression of ANRIL, miR-181a, and Sirt1 was determined using qRT-PCR and protein levels of SA-β-gal and p53-p21 pathway-related proteins were evaluated by Western blotting. RESULTS: ANRIL and Sirt1 were down-regulated, whereas miR-181a was up-regulated in aging VSMCs. In young and aging VSMCs, over-expression of ANRIL could down-regulate miR-181a and up-regulate Sirt1. MTT and SA-β-gal staining assays showed that over-expression of ANRIL and inhibition of miR-181a promoted cell viability and inhibited VSMC senescence. The dual-luciferase reporter assay determined that miR-181a directly targets ANRIL and the 3'-UTR of Sirt1. Furthermore, over-expression of ANRIL inhibited cell cycle arrest and the p53-p21 pathway. CONCLUSION: ANRIL promotes cell viability and inhibits senescence in VSMCs, possibly by regulating miR-181a/Sirt1, and alleviating cell cycle arrest by inhibiting the p53-p21 pathway. This study provides novel insights for the role of ANRIL in the development of cell senescence.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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.
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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 ».