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Enregistrement W4395041172 · doi:10.1161/circ.126.suppl_21.a18802

Abstract 18802: Differential Chamber and Cell-specific Expression of MicroRNAs in Experimental Heart Failure

2012· article· en· W4395041172 sur OpenAlexaff
Yu Chen, Kristin Dawson, Chia-Tung Wu, Reza Wakili, Xiaobin Luo, Stefan Kääb, Dobromir Dobrev, Stanley Nattel

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinemicroRNAHeart failureGene expressionCell biologyCardiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Heart failure (HF) causes differential remodeling of left atrium (LA) vs left ventricle (LV), with much more prominent fibrosis in LA. Fibroblasts (FB) are central in fibrotic responses, with microRNAs (miRs) important regulators. This study determined the profile of miR expression changes underlying LA/LV remodeling, as well as FB/cardiomyocyte (CM) selectivity during the development of experimental HF. Methods: HF was induced in dogs by ventricular tachypacing (240 bpm) for 0 (CTL), 12, 24 hrs, 1 and 2 wks (n=5-12/group). FB and CMs were freshly isolated from LA and LV of each dog. Gene expression was assessed by qPCR. MiRs were selected based on preliminary microarray data. Results: HF changed the expression of 7/10 miRs in FB, while they were unchanged in CMs (miR-29b, miR-26a/b, miR-1, miR-208b and miR-133a/b, Table 1). Of these, FB selective miRs decreased only in LA (miR-29b decreased by ∼65%* and miR-26a/b by ∼57%*-79%*** beginning at 12 hrs), while the CM selective miRs decreased in both LA and LV (miR-1 by ∼37%-93%**, miR-208b by ∼67%-91%*), or only in LV (miR-133a/b by ∼77%***-89%***). MiRs downregulated in LA target multiple ECM genes, which showed LA-predominant increases in FB: miR-29b targets COL1A1 (increased by ∼11-fold*** from 1 wk) and COL3A1 (increased by ∼4.7-fold*** from 1 wk). MiR-29b and miR-208b both target fibrillin1 (increased by ∼1.9-fold** at 2 wks). MiR-1 may also participate in ECM remolding as it targets fibronectin1 (increased by ∼4.8*-14***-fold from 1 wk). The expression of miR-208a, miR-30a and miR-21 changed in both atrial FB and CMs, with smaller or nonsignificant changes in ventricular cells (Table 1), suggesting that these miRs play roles both in FB and CMs. Conclusions: Experimental HF causes greater FB-selective miR and ECM changes in LA compared to LV. The FB expression-profiles of ECM-targeting miRs in LA, accompanied by related ECM expression changes, implicate miRs in HF related LA-selective structural remodeling.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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