Differential regulation of TGFβ type-I receptor expressions in TGFβ1-induced myofibroblast differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Fibroblast-to-myofibroblast (FibroMF) differentiation is crucial for embryogenesis and organ fibrosis. Although transforming growth factor-β (TGFβ) is the primary mediator of FibroMF differentiation, the type-I receptor (TGFβRI) responsible for this has not yet been confirmed. In the current study, we investigated the ALK1 and ALK5 expressions in TGFβ1-stimulated NIH 3T3 fibroblasts to compare with the data from the Gene Expression Omnibus (GEO) repository. In our results, whereas TGFβ1 treatment promoted FibroMF differentiation accompanied by increased ALK5 expression and reduced ALK1 expression, TGFβ1-induced FibroMF differentiation and increased α-smooth muscle actin (αSMA) and ALK5 expression were inhibited by co-treatment with ALK5 inhibitor SB431542. GEO database analysis indicated increased ALK5 expression and reduced ALK1 expression in fibrotic compared to normal mouse or human tissues correlating with organ fibrosis progression. Finally, the inhibitors of Akt, mTOR, and β-catenin suppressed TGFβ1-induced ALK5 expression, indicating that the Akt pathway promotes FibroMF differentiation via ALK5 expression and fibrosis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».