Stable flow-induced expression of KLK10 inhibits endothelial inflammation and atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis preferentially occurs in arterial regions exposed to disturbed blood flow ( d-flow ), while regions exposed to stable flow ( s-flow ) are protected. The proatherogenic and atheroprotective effects of d-flow and s-flow are mediated in part by the global changes in endothelial cell (EC) gene expression, which regulates endothelial dysfunction, inflammation, and atherosclerosis. Previously, we identified kallikrein-related peptidase 10 ( Klk10 , a secreted serine protease) as a flow-sensitive gene in mouse arterial ECs, but its role in endothelial biology and atherosclerosis was unknown. Here, we show that KLK10 is upregulated under s-flow conditions and downregulated under d-flow conditions using in vivo mouse models and in vitro studies with cultured ECs. Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) and scATAC sequencing (scATACseq) study using the partial carotid ligation mouse model showed flow-regulated Klk10 expression at the epigenomic and transcription levels. Functionally, KLK10 protected against d-flow -induced permeability dysfunction and inflammation in human artery ECs, as determined by NFκB activation, expression of vascular cell adhesion molecule 1 and intracellular adhesion molecule 1, and monocyte adhesion. Furthermore, treatment of mice in vivo with rKLK10 decreased arterial endothelial inflammation in d-flow regions. Additionally, rKLK10 injection or ultrasound-mediated transfection of Klk10 -expressing plasmids inhibited atherosclerosis in Apoe −/− mice. Moreover, KLK10 expression was significantly reduced in human coronary arteries with advanced atherosclerotic plaques compared to those with less severe plaques. KLK10 is a flow-sensitive endothelial protein that serves as an anti-inflammatory, barrier-protective, and anti-atherogenic factor.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».