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Enregistrement W2923582754

Epigenetic Activation of Pro-angiogenic Signaling Pathways in Human Endothelial Progenitors Increases Vasculogenesis

2017· article· en· W2923582754 sur OpenAlexaff
Sylvain Fraineau, Carmen G. Palii, Brian McNeill, Morten Ritso, W. Christopher Shelley, Nutan Prasain, Alphonse Chu, Elodie Vion, Kristy Rieck, Sharmin Nilufar, Theodore J. Perkins, Michael A. Rudnicki, David Allan, Mervin C. Yöder, Erik J. Suuronen, Marjorie Brand

Notice bibliographique

RevuePMC · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyEpigeneticsVasculogenesisProgenitor cellStem cellWnt signaling pathwayBiologyAngiogenesisEx vivoH3K4me3Cancer researchSignal transductionImmunologyIn vivoGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Human endothelial colony-forming cells (ECFCs) represent a promising source of adult stem cells for vascular repair, yet their regenerative capacity is limited. Here, we set out to understand the molecular mechanism restricting the repair function of ECFCs. We found that key pro-angiogenic pathways are repressed in ECFCs due to the presence of bivalent (H3K27me3/H3K4me3) epigenetic marks, which decreases the cells' regenerative potential. Importantly, ex vivo treatment with a combination of epigenetic drugs that resolves bivalent marks toward the transcriptionally active H3K4me3 state leads to the simultaneous activation of multiple pro-angiogenic signaling pathways (VEGFR, CXCR4, WNT, NOTCH, SHH). This in turn results in improved capacity of ECFCs to form capillary-like networks in vitro and in vivo . Furthermore, restoration of perfusion is accelerated upon transplantation of drug-treated ECFCs in a model of hindlimb ischemia. Thus, ex vivo treatment with epigenetic drugs increases the vascular repair properties of ECFCs through transient activation of pro-angiogenic signaling pathways.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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