Mapping Semaphorins and Netrins in the Pathogenesis of Human Thoracic Aortic Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
Thoracic aortic aneurysm (TAA) is a complex life-threatening disease characterized by extensive extracellular matrix (ECM) fragmentation and persistent inflammation, culminating in a weakened aorta. Although evidence suggests defective canonical signaling pathways in TAA, the full spectrum of mechanisms contributing to TAA is poorly understood, therefore limiting the scope of drug-based treatment. Here, we used a sensitive RNA sequencing approach to profile the transcriptomic atlas of human TAA. Pathway analysis revealed upregulation of key matrix-degrading enzymes and inflammation coincident with the axonal guidance pathway. We uncovered their novel association with TAA and focused on the expression of Semaphorins and Netrins. Comprehensive analysis of this pathway showed that several members were differentially expressed in TAA compared to controls. Immunohistochemistry revealed that Semaphorin4D and its receptor PlexinB1, similar to Netrin-1 proteins were highly expressed in damaged areas of TAA tissues but faintly detected in the vessel wall of non-diseased sections. It should be considered that the current study is limited by its sample size and the use of internal thoracic artery as control for TAA for the sequencing dataset. Our data determines important neuronal regulators of vascular inflammatory events and suggest Netrins and Semaphorins as potential key contributors of ECM degradation in TAA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».