MiR-150-5p retards the progression of myocardial fibrosis by targeting <i>EGR1</i>
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the differential expression of microRNA-150-5p (miR-150-5p) and early growth response 1 (EGR1) in myocardial fibrosis (MF) cells, and determine the effect between miR-150-5p and EGR1 on MF. Human MF cells were generated via Trypanosoma cruzi (T. cruzi) infection, a mouse model of MF was generated via angiotensin II. The expression levels of miR-150-5p and EGR1 were detected by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) and western blot assay. The correlation between miR-150-5p and EGR1 was confirmed by a luciferase reporter assay. The viability, proliferation, and apoptotic rate were detected by cell counting kit-8 (CCK-8), colony-formation and flow cytometry assays. Hematoxylin-eosin (HE) staining and Masson staining visualized the degree of MF. Echocardiography was performed to obtain the levels of left ventricle fractional shortening (LVFS) and left ventricle ejection fraction (LVEF), computer algorithms and a videographics program were used to obtain the levels of left ventricular systolic pressure (LVSP), left ventricular end diastolic pressure (LVEDP) and ±left ventricular dp/dt maximum (LV dp/dtmax). We found that the expression of miR-150-5p in MF cells was lower than normal cardiomyocytes, while the expression level of EGR1 in MF cells were higher than normal cardiomyocytes. Cell experiments demonstrated that EGR1 and miR-150-5p could influence the development of MF, and the expression of EGR1 in cardiomyocytes was regulated by miR-150-5p directly. Lastly, we confirmed that sh-Egr1 would decrease the severity of MF, while miR-150-5p antagomir could aggravate MF. Our results illustrate the mechanism of MF development, and provide a potential target for MF treatment.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».