Abstract 441: Relationship Between Diabetes, Glucose Control, And Vascular Health: Findings From The American Heart Association Cardiometabolic Health Strategically Focused Research Network
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus (DM) increases the risk of vascular endothelial damage and subsequent cardiovascular (CV) events. This study was designed to investigate mechanisms of endothelial cell (EC) damage in DM. Methods: CHORD (CHOlesterol lowering and Residual Risk in Diabetes) is an ongoing study evaluating mechanisms of CV disease (CVD) risk in patients with 1) LDL-C >100 mg/dL, 2) no known CVD and 3) with or without DM. In a subset of participants, EC harvesting was performed at baseline by inserting a J-wire through an angiocatheter into the brachial vein. ECs were isolated with magnetic beads directed against CD146 and transcript expression assessed using next generation RNA sequencing. Results: We performed EC harvesting on participants with DM (n=11, mean age 47 ± 15 years, 45% female, mean HbA1c 6.4%) and controls (n=11, mean age 50 ± 15 years, 56% female, mean HbA1c 5.2%). Comparison of brachial vein EC RNA sequencing in DM vs controls after adjustment for age, sex, and race/ethnicity demonstrated 1043 upregulated genes and 26 downregulated genes with excellent supervised hierarchical clustering between groups (p<0.05). Using a linear regression model adjusting for age, sex, and race/ethnicity, 899 EC genes were significantly associated with HbA1c (p<0.05). Of the original 1069 EC genes differentially expressed in diabetes (over control), only 257 genes displayed a concordant relationship to HbA1c (HbA1c dependent) while the rest (n=812) were HbA1c independent. (Figure 1). Pathways related to EC genes that were HbA1c dependent included those related to endosomal processing whereas HbA1c independent pathways included those related to energy utilization (e.g. PGC-1 alpha phosphorylation), and cell signaling (RAC1, TGFBR1). Conclusion: Our data demonstrate the impact of DM on EC abnormalities and suggest differences in EC gene expression between glucose dependent and independent processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».