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Enregistrement W2971713811 · doi:10.1161/hyp.74.suppl_1.p3003

Abstract P3003: miR-338-3p Down-Regulation Caused Up-Regulation of Alkaline Ceramidase 2 and Glutathione Peroxidase 3 mRNAs in Subcutaneous Small Arteries of Hypertensive Patients With Chronic Kidney Disease

2019· article· en· W2971713811 sur OpenAlexaff
Pierre Paradis, Nada Mahjoub, Ku-Geng Huo, Olga Berillo, Chantal Richer, Júlio C Fraulob-Aquino, Asia Rehman, Marie Briet, Pierre Boutouyrie, Mark L. Lipman, Daniel Sinnett, Ernesto L. Schiffrin

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseEndothelial dysfunctionInternal medicineEndocrinologyRenal functionFold changeBlood pressuremicroRNAMedicineMessenger RNARNAKidneyGene expressionBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertension (HTN) and chronic kidney disease (CKD) are associated with vascular damage characterized by vascular remodeling and stiffening and endothelial dysfunction. miRNAs are small non-coding RNA that regulate gene expression by binding to their target messenger RNAs (mRNAs), leading to mRNA degradation or translational repression. Their implication in vascular injury remains unclear. We aimed to identify differentially expressed (DE) miRs in small arteries of HTN and CKD human subjects to gain insight into pathophysiological molecular mechanisms in these conditions. Methods: Normotensive, HTN [systolic blood pressure (BP) >135 mmHg or diastolic BP of 85-115 mmHg with BpTRU] and CKD subjects (estimated glomerular filtration rate <60mL/min/m 2 ) (n=15-16) were studied. Small arteries were isolated from subcutaneous gluteal biopsies and RNA extracted for small and total RNA sequencing using Illumina HiSeq-2500 and further studied using a systems biology approach. Differentially expressed (DE) genes were identified with fold change >1.5 and fold discovery rate <0.1. Results: DE miRs were identified ( P <0.05) uniquely associated with HTN (3↑ and 6↓) or CKD (42↑ and 39↓) or both groups (2↓). Correlation between RNA-sequencing and RT-qPCR data was demonstrated for 3 of 14 tested miRs. Among them, the first-ranked, miR-338-3p ( r =0.91, P <10 -16 ), uniquely associated with CKD, was studied further. miR-338-3p and some of its predicted targets were highly expressed in human aortic endothelial cells (HAECs). Two of them, alkaline ceramidase 2 ( ACER2 ) and glutathione peroxidase 3 (GPX3), were up-regulated by ~36% and ~60% in HAECs transfected with anti-miR-338-3p, respectively ( P <0.05). miR-338-3p mimic co-transfection decreased by 30% luciferase activity of reporter vectors containing the conserved wild-type but not mutated ACER2 or GPX3 3’ untranslated transcribed region miR-338-3p-5p binding sites ( P <0.05). Conclusion: miR-338-3p was down-regulated in small arteries, which was uniquely associated with CKD. ACER2 and GPX3 , identified as miR-338-3p targets, may play a role in vascular injury in CKD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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