Transcriptomics of angiotensin II-induced long noncoding and coding RNAs in endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Angiotensin II (Ang II)-induced endothelial dysfunction plays an important role in the pathogenesis of cardiovascular diseases such as systemic hypertension, cardiac hypertrophy and atherosclerosis. Recently, long noncoding RNAs (lncRNAs) have been shown to play an essential role in the pathobiology of cardiovascular diseases; however, the effect of Ang II on lncRNAs and coding RNAs expression in endothelial cells has not been evaluated. Accordingly, we sought to evaluate the expression profiles of lncRNAs and coding RNAs in endothelial cells following treatment with Ang II. METHODS: Human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) were cultured and treated with Ang II (10-6 mol/l) for 24 h. The cells were then profiled for the expression of lncRNAs and mRNAs using the Arraystar Human lncRNA Expression Microarray V3.0. RESULTS: In HUVECs following Ang II treatment, from a total of 30 584 lncRNA targets screened, 25 targets were significantly upregulated, while 69 were downregulated. In the same HUVECs samples, from 26 106 mRNA targets screened, 28 targets were significantly upregulated and 67 were downregulated. Of the differentially expressed lncRNAs, RP11-354P11.2 and RP11-360F5.1 were the most upregulated (11-fold) and downregulated (three-fold) lncRNAs, respectively. Assigning the differentially regulated genes into functional groups using bioinformatics reveals numerous genes involved in the nucleotide excision repair and ECM-receptor interaction. CONCLUSION: This is the first study to profile the Ang II-induced differentially expressed lncRNAs and mRNAs in human endothelial cells. Our results reveal novel targets and substantially extend the list of potential candidate genes involved in Ang II-induced endothelial dysfunction and cardiovascular diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 ».