miR-30a-5p inhibits the proliferation and collagen formation of cardiac fibroblasts in diabetic cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibrosis is one of the major pathological characteristics of diabetic cardiomyopathy (DCM). MicroRNAs (miRNAs, miRs) have been identified as key regulators in the progression of cardiac fibrosis. This study aimed to investigate the role of miR-30a-5p in DCM and the underlying mechanism. The rat model of diabetes mellitus (DM) was established by streptozotocin injection, and the rat primary cardiac fibroblasts (CFs) were isolated from cardiac tissue and then treated with high glucose (HG). MTT assay was performed to assess the viability of CFs. Dual-luciferase reporter gene assay was conducted to verify the interaction between miR-30a-5p and Smad2. The expression of miR-30a-5p was downregulated in the myocardial tissues of DM rats and HG-stimulated CFs. Overexpression of miR-30a-5p reduced Smad2 levels and inhibited collagen formation in HG-stimulated CFs and DM rats, as well as decreased the proliferation of CFs induced by HG. Smad2 was a target of miR-30a-5p and its expression was inhibited by miR-30a-5p. Furthermore, the simultaneous overexpression of Smad2 and miR-30a-5p reversed the effect of miR-30a-5p overexpression alone in CFs. Our results indicated that miR-30a-5p reduced Smad2 expression and also induced a decrease in proliferation and collagen formation in DCM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».