A mitochondrial contribution to anti-inflammatory shear stress signaling in vascular endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis, the major cause of myocardial infarction and stroke, results from converging inflammatory, metabolic, and biomechanical factors. Arterial lesions form at sites of low and disturbed blood flow but are suppressed by high laminar shear stress (LSS) mainly via transcriptional induction of the anti-inflammatory transcription factor, Kruppel-like factor 2 (Klf2). We therefore performed a whole genome CRISPR-Cas9 screen to identify genes required for LSS induction of Klf2. Subsequent mechanistic investigation revealed that LSS induces Klf2 via activation of both a MEKK2/3-MEK5-ERK5 kinase module and mitochondrial metabolism. Mitochondrial calcium and ROS signaling regulate assembly of a mitophagy- and p62-dependent scaffolding complex that amplifies MEKK-MEK5-ERK5 signaling. Blocking the mitochondrial pathway in vivo reduces expression of KLF2-dependent genes such as eNOS and inhibits vascular remodeling. Failure to activate the mitochondrial pathway limits Klf2 expression in regions of disturbed flow. This work thus defines a connection between metabolism and vascular inflammation that provides a new framework for understanding and developing treatments for vascular disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».