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Enregistrement W3130960303 · doi:10.21203/rs.3.rs-263770/v1

Ezh2 as an epigenetic checkpoint regulator during monocyte differentiation: a potential target to improve cardiac repair after myocardial infarction

2021· preprint· en· W3130960303 sur OpenAlexaff
Julie Rondeaux, Déborah Groussard, Sylvanie Renet, Virginie Tardif, Anaïs Dumesnil, Alphonse Chu, Jean‐Paul Henry, Zina Badji, Claire Vézier, Delphine Béziau, Dominique Guerrot, Marjorie Brand, Vincent Richard, Éric Durand, Ebba Bråkenhielm, Sylvain Fraineau

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSignaling Pathways in Disease
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEZH2Myocardial infarctionEpigeneticsRegulatorMonocyteCardiologyMedicineInternal medicineCancer researchMaster regulatorBiologyTranscription factorGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epigenetic regulation of histone H3K27 methylation has recently emerged as a key step during alternative M2-like macrophage polarization, essential for cardiac repair after Myocardial Infarction (MI). We hypothesized that EZH2, responsible for H3K27 methylation, could act as an epigenetic checkpoint regulator during this process. We demonstrate for the first-time an EZH2 ectopic, and putative inactive, cytoplasmic localization of the epigenetic enzyme, during monocyte differentiation in vitro as well as in M2 macrophages in vivo during post-MI cardiac inflammation. Moreover, we show that pharmacological EZH2 inhibition, with GSK-343, resolves H3K27 methylation at the promoter of bivalent genes, thus enhancing their expression to promote human monocyte repair functions. In line with this protective effect, GSK-343 treatment accelerated cardiac inflammatory resolution preventing infarct expansion and subsequent cardiac dysfunction after MI in vivo. In conclusion, our study reveals that epigenetic modulation of cardiac-infiltrating immune cells may hold promise to limit adverse cardiac remodeling after MI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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