High Glucose Treatment Limits Drosha Protein Expression and Alters AngiomiR Maturation in Microvascular Primary Endothelial Cells via an Mdm2-dependent Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes promotes an angiostatic phenotype in the microvascular endothelium of skeletal muscle and skin. Angiogenesis-related microRNAs (angiomiRs) regulate angiogenesis through the translational repression of pro- and anti-angiogenic genes. The maturation of micro-RNA (miRs), including angiomiRs, requires the action of DROSHA and DICER proteins. While hyperglycemia modifies the expression of angiomiRs, it is unknown whether high glucose conditions alter the maturation process of angiomiRs in dermal and skeletal muscle microvascular endothelial cells (MECs). Compared to 5 mM of glucose, high glucose condition (30 mM, 6–24 h) decreased DROSHA protein expression, without changing DROSHA mRNA, DICER mRNA, or DICER protein in primary dermal MECs. Despite DROSHA decreasing, high glucose enhanced the maturation and expression of one angiomiR, miR-15a, and downregulated an miR-15a target: Vascular Endothelial Growth Factor-A (VEGF-A). The high glucose condition increased Murine Double Minute-2 (MDM2) expression and MDM2-binding to DROSHA. Inhibition of MDM2 prevented the effects evoked by high glucose on DROSHA protein and miR-15a maturation in dermal MECs. In db/db mice, blood glucose was negatively correlated with the expression of skeletal muscle DROSHA protein, and high glucose decreased DROSHA protein in skeletal muscle MECs. Altogether, our results suggest that high glucose reduces DROSHA protein and enhances the maturation of the angiostatic miR-15a through a mechanism that requires MDM2 activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».