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Enregistrement W4389719262 · doi:10.1016/j.isci.2023.108748

Atrial natriuretic peptide signaling co-regulates lipid metabolism and ventricular conduction system gene expression in the embryonic heart

2023· article· en· W4389719262 sur OpenAlexafffund
Abhishek Mishra, Mahtab Tavasoli, Stanislav Sokolenko, Christopher R. McMaster, Kishore B.S. Pasumarthi

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Dalhousie UniversityCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityDalhousie Medical Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAtrial natriuretic peptideLipid metabolismNPR1Internal medicineEndocrinologyMetabolismBiologyReceptorSignal transductionEmbryonic stem cellNatriuretic peptideCell biologyNPR2Beta oxidationGene expressionGeneChemistryBiochemistryMedicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been shown that atrial natriuretic peptide (ANP) and its high affinity receptor (NPRA) are involved in the formation of ventricular conduction system (VCS). Inherited genetic variants in fatty acid oxidation (FAO) genes are known to cause conduction abnormalities in newborn children. Although the effect of ANP on energy metabolism in noncardiac cell types is well documented, the role of lipid metabolism in VCS cell differentiation via ANP/NPRA signaling is not known. In this study, histological sections and primary cultures obtained from E11.5 mouse ventricles were analyzed to determine the role of metabolic adaptations in VCS cell fate determination and maturation. Exogenous treatment of E11.5 ventricular cells with ANP revealed a significant increase in lipid droplet accumulation, FAO and higher expression of VCS marker Cx40. Using specific inhibitors, we further identified PPARγ and FAO as critical downstream regulators of ANP-mediated regulation of metabolism and VCS 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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