Current concepts in the epigenetic regulation of cardiac fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibrosis is a significant driver of congestive heart failure, a syndrome that continues to affect a growing patient population globally. Cardiac fibrosis results from a constellation of complex processes at the transcription, receptor, and signaling axes levels. Various mediators and signaling cascades, such as the transformation growth factor-beta pathway, have been implicated in the pathophysiology of cardiac tissue fibrosis. Our understanding of these markers and pathways has improved in recent years as more advanced technologies and assays have been developed, allowing for better delineation of the crosstalk between specific factors. There is mounting evidence suggesting that epigenetic modulation plays a pivotal role in the progression of cardiac fibrosis. Transcriptional regulation of key pro- and antifibrotic pathways can accentuate or blunt the rate and extent of fibrosis at the tissue level. Exosomes, micro-RNAs, and long noncoding RNAs all belong to factors that can impact the epigenetic signature in cardiac fibrosis. Herein, we comprehensively review the latest literature about exosomes, their contents, and cardiac fibrosis. In doing so, we highlight the specific transcriptional factors with pro- or antifibrotic properties. We also assimilate the data supporting these mediators' potential utility as diagnostic or prognostic biomarkers. Finally, we offer insight into where further work can be done to fill existing gaps to translate preclinical findings better and improve clinical outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».