Fibulin-4 deficiency differentially affects cytoskeleton structure and dynamics as well as TGFβ signaling
Notice bibliographique
Résumé
Fibulin-4 is an extracellular matrix (ECM) protein essential for elastogenesis and mutations in this protein lead to aneurysm formation. In this study, we isolated vascular smooth muscle cells (VSMCs) from mice with reduced fibulin-4 protein expression (Fibulin-4R/R) and from mice with a smooth muscle cell specific deletion of the Fibulin-4 gene (Fibulin-4f/−/SM22Cre+). We subsequently analyzed and compared the molecular consequences of reduced Fibulin-4 expression versus total ablation of Fibulin-4 expression with regard to effects on the SMC specific contractile machinery, cellular migration and TGFβ signaling. Analysis of the cytoskeleton showed that while Fibulin-4f/−/SM22Cre+ VSMCs lack smooth muscle actin (SMA) fibers, Fibulin-4R/R VSMCs were able to form SMA fibers. Furthermore, Fibulin-4f/−/SM22Cre+ VSMCs showed a decreased pCofilin to Cofilin ratio, suggesting increased actin depolymerization, while Fibulin-4R/R VSMCs did not display this decrease. Yet, both Fibulin-4 mutant VSMCs showed decreased migration. We found increased activation of TGFβ signaling in Fibulin-4R/R VSMCs. However, TGFβ signaling was not increased in Fibulin-4f/−/SM22Cre+ VSMCs. From these results we conclude that both reduction and absence of Fibulin-4 leads to structural and functional impairment of the SMA cytoskeleton. However, while reduced levels of Fibulin-4 result in increased TGFβ activation, complete absence of Fibulin-4 does not result in increased TGFβ activation. Since both mouse models show thoracic aortic aneurysm formation, we conclude that not only hampered TGFβ signaling, but also SMA cytoskeleton dynamics play an important role in aortic aneurysmal disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».