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Enregistrement W4387002901 · doi:10.1139/cjpp-2022-0549

MiR-122 knockdown regulates vascular smooth muscle cells phenotypic switching through enhanced FOXO3 expression

2023· article· en· W4387002901 sur OpenAlexvenueno aff
Lan Zhang, Qianwei Huang, Yan-fen Pu, Xiao-Qiang Xiao, Bian-jing Song, Xueping Zhang, Yongsheng Yang, Yusong Zhang, Fu‐Han Gong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene knockdownGene silencingVascular smooth muscleFOXO3Downregulation and upregulationmicroRNAPhenotypeCell biologyMiR-122BiologyCancer researchSmall interfering RNAPlatelet-derived growth factor receptorSignal transductionGrowth factorTransfectionEndocrinologyCell cultureGeneProtein kinase BGeneticsSmooth muscleReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascular smooth muscle cells (VSMCs) phenotypic switching is identified as enhanced dedifferentiation, proliferation, and migration ability of VSMCs, in which microRNAs have been identified as important regulators of the process. The present study is aimed to explore the pathophysiological effect of miR-122 on VSMC phenotypic modulation. Here, the result showed that the decreased miR-122 expression was found in VSMCs subjected to platelet-derived growth factor-BB (PDGF-BB) treatment. Next, we investigated the response of miR-122 knockdown in VSMCs with PDGF-BB stimulation. MiR-122 silencing showed increased proliferation and migration capability, whereas attenuated the differentiation markers expression. The above results were reversed by miR-122 overexpression. Finally, we further demonstrated that FOXO3 was an important target for miR-122. Collectively, we demonstrated that miR-122 silencing promoted VSMC phenotypic modulation partially through upregulated FOXO3 expression that indicated miR-122 may be a novel therapeutic target for neointimal formation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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