BMF-AS1/BMF Promotes Diabetic Vascular Calcification and Aging both <i>In Vitro</i> and <i>In Vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Vascular calcification and aging often increase morbidity and mortality in patients with diabetes mellitus (DM); however, the underlying mechanisms are still unknown. In the present study, we found that Bcl-2 modifying factor (BMF) and BMF antisense RNA 1 (BMF-AS1) were significantly increased in high glucose-induced calcified and senescent vascular smooth muscle cells (VSMCs) as well as artery tissues from diabetic mice. Inhibition of BMF-AS1 and BMF reduced the calcification and senescence of VSMCs, whereas overexpression of BMF-AS1 and BMF generates the opposite results. Mechanistic analysis showed that BMF-AS1 interacted with BMF directly and up-regulated BMF at both mRNA and protein levels, but BMF did not affect the expression of BMF-AS1. Moreover, knocking down BMF-AS1 and BMF suppressed the calcification and senescence of VSMCs, and BMF knockout (BMF-/-) diabetic mice presented less vascular calcification and aging compared with wild type diabetic mice. In addition, higher coronary artery calcification scores (CACs) and increased plasma BMF concentration were found in patients with DM, and there was a positive correlation between CACs and plasma BMF concentration. Thus, BMF-AS1/BMF plays a key role in promoting high glucose-induced vascular calcification and aging both in vitro and in vivo. BMF-AS1 and BMF represent potential therapeutic targets in diabetic vascular calcification and aging.
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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 | 0,001 |
| 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 ».