Abstract 107: Mir-431 as a Potential Master Regulator in Angiotensin Ii-induced Vascular Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Vascular injury is an early manifestation and a cause of end-organ damage in hypertension. microRNAs (miRNAs) play an important role in cardiovascular disease, but their implication in vascular injury is remains unclear. We aim to use RNA sequencing (seq) and a systems biology approach to identify master regulators that mediate global gene expression changes in the course of vascular injury. Methods and Results: Ten week-old male C57BL/6 mice were infused or not with angiotensin (Ang) II (1 μg/kg/min, SC) for 14 days. Blood pressure (BP) was measured by telemetry. Total RNA was extracted from the mesenteric vasculature for total RNA and small RNA-seq. Differentially expressed (DE) miRNAs (23 up and 12 down) and mRNAs (550 up and 256 down) were identified (1.5-fold, q <0.05). Molecular networks were constructed to integrate predicted interactions between DE miRNAs and inversely expressed DE mRNAs and between DE transcription factors (TF) and DE genes. Gene enrichment analysis revealed DE mRNAs involved in extracellular matrix (ECM) and developmental processes regulated by DE miRNAs ( q <1.5E-11). Seventeen upregulated miRNAs are located in the miRNA cluster of the Dlk1-Dio3 region that is highly conserved in humans, 9 of which had expression levels correlated with BP ( P <0.05). Among those 9, miR-431 that ranked first as DE miRNA ( q <0.0005) and is 100% conserved in humans, and a conserved putative DE target, a BP-correlated ( P <0.05) TF ETS homologous factor ( Ehf ), which regulates numerous ECM genes including collagen type I α1 ( Col1a1 ), were selected for functional studies. Transfection of a miR-431 mimic in human aortic smooth muscle cells (HASMCs) decreased Ehf (0.1±0.1-fold, P <0.001) and increased Ehf -suppressing target Col1a1 (1.7±0.5-fold, P <0.001) mRNA levels. Transfection of a miR-431 inhibitor caused reciprocal effects ( P <0.05). Ehf siRNA knockdown increased Col1a1 (1.2±0.1-fold, P <0.001) mRNA levels. Conclusions: Ang II infusion altered expression of miRNAs in the Dlk1-Dio3 cluster and genes involved in ECM and developmental processes. miR-431 targets TF Ehf , which leads to increased Col1a1 in HASMCs. miR-431 may act as a master regulator for vascular injury and could be a potential therapeutic target.
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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 | 0,001 | 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 ».