Smooth Muscle Cells Contribute the Majority of Foam Cells in ApoE (Apolipoprotein E)-Deficient Mouse Atherosclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective— Smooth muscle cells (SMCs) are the most abundant cells in human atherosclerotic lesions and are suggested to contribute at least 50% of atheroma foam cells. In mice, SMCs contribute fewer total lesional cells. The purpose of this study was to determine the contribution of SMCs to total foam cells in apolipoprotein E-deficient (ApoE −/− ) mice, and the utility of these mice to model human SMC foam cell biology and interventions. Approach and Results— Using flow cytometry, foam cells in the aortic arch of ApoE −/− mice were characterized based on the expression of leukocyte-specific markers. Nonleukocyte foam cells increased from 37% of total foam cells in 27-week-old to 75% in 57-week-old male ApoE −/− mice fed a chow diet and were ≈70% in male and female ApoE −/− mice following 6 weeks of Western diet feeding. A similar contribution to total foam cells by SMCs was found using SMC-lineage tracing ApoE −/− mice fed the Western diet for 6 or 12 weeks. Nonleukocyte foam cells contributed a similar percentage of total atheroma cholesterol and exhibited lower expression of the cholesterol exporter ABCA1 (ATP-binding cassette transporter A1) when compared with leukocyte-derived foam cells. Conclusions— Consistent with previous studies of human atheromas, we present evidence that SMCs contribute the majority of atheroma foam cells in ApoE −/− mice fed a Western diet and a chow diet for longer periods. Reduced expression of ABCA1, also seen in human intimal SMCs, suggests a common mechanism for formation of SMC foam cells across species, and represents a novel target to enhance atherosclerosis regression.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle