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Enregistrement W4285370844 · doi:10.1161/atvb.41.suppl_1.p104

Abstract P104: The Transcription Factor Erg Governs Chromatin Accessibility And Gene Expression Programs Underlying Vascular Dysfunction In Aortic Endothelial Cells

2021· article· en· W4285370844 sur OpenAlexaff
Steven R. Botts, Nadiya Khyzha, Kumaragurubaran Rathnakumar, Ruilin Wu, Sneha Raju, Kamalben Prajapati, Kathryn L. Howe, Jason E. Fish

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErgBiologyChromatinTranscription factorChromatin immunoprecipitationCell biologyGene expressionEnhancerCancer researchMolecular biologyGeneGeneticsPromoterRetinaNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: The transcription factor ERG has emerged as an important regulator of vascular function through its ability to repress inflammation in endothelial cells (ECs) and ERG dysregulation is associated with chronic inflammation in atherosclerosis and aortic aneurysms. To characterize the cellular mechanisms that underlie this regulation, we deleted ERG in human aortic ECs and assessed genome-wide chromatin accessibility and gene expression to identify dysregulated pathways. Furthermore, we have begun to investigate ERG expression in mouse atherosclerotic plaque. Methods: CRISPR/Cas9 was used to delete ERG exon 6 in immortalized human aortic ECs. Wildtype or Δ ERG ECs were profiled with ATAC-seq and RNA-seq (n=2-4). GREAT and clusterProfiler were used to identify enriched pathways (log 2 FC>|1|; FDR<0.05). Regulatory regions were defined as 5kb upstream and 1kb downstream of transcription start sites with ≤1Mb nearest gene extension. To determine if ERG expression is altered during atherosclerosis, 8-week-old Ldlr −/− mice were fed a 12-week high-cholesterol diet (1.25%) before sacrifice. Ascending aortic sections were stained with anti-CD68 and anti-ERG (n=2). Images were obtained using a Leica SP8 confocal microscope. Results: Pathway analysis of >21,000 differentially accessible chromatin regions identified 67 enriched processes in Δ ERG ECs. Of these, the top 20% included disrupted wound healing, abnormal aorta morphology, and aneurysm, which were driven by association with proatherogenic and proaneurysmal genes including PDGFRB and TGFBR1 . Gene expression analysis revealed that loss of ERG contributes to endothelial to mesenchymal transition (increased KLF4 and SNAI2 ), inflammation (increased IL18 ), and dysregulated extracellular matrix and cell adhesion (increased FBLN2 and VCAN ). In the mouse aorta, preliminary data suggest that ERG expression may be elevated in EC nuclei overlying plaque compared to non-atherosclerotic regions. Conclusions: The loss of ERG has a broad impact on chromatin accessibility and gene expression in aortic ECs, with enrichment of vascular dysfunction pathways. Further investigation will establish how altered ERG expression contributes to in vivo models of atherosclerosis and aortic aneurysms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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