<i>TET2</i> expedites coronary heart disease by promoting microRNA-126 expression and inhibiting the E2F3–PI3K–AKT axis
Notice bibliographique
Résumé
DNA demethylases of the ten-eleven translocation (TET) family serve as tumor suppressors in various human cancers, but their pathogenic effects in coronary heart disease (CHD) remain unclear. Here we report that TET2 is transcriptionally upregulated in CHD patients, where it shows potential as a diagnostic tool. Mechanistic investigations revealed that TET2 facilitates inflammatory responses and cardiomyocyte apoptosis in rats through demethylation of microRNA-126 (miR-126) promoter. This interaction leads to sequestration of miR-126 from its target E2F transcription factor 3 (E2F3), contributing to E2F3 suppression in CHD. Upregulation of miR-126 when TET2 was silenced restored levels of inflammatory factors and aggravated the degree of cardiac injury and cardiomyocyte apoptosis in rats. By contrast, simultaneous overexpression of E2F3 and miR-126 reduced the levels of inflammatory factors, cardiac injury, and cardiomyocyte apoptosis in rats. Also, TET2 was found to regulate the activity of the PI3K–AKT pathway through the miR-126–E2F3 axis. Our findings uncover a novel function for TET2 in facilitating the progression of CHD.
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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 | 0,000 |
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 ».