Selective Enrichment of Angiomirs in Extracellular Vesicles Released from Ischemic Skeletal Muscles: Potential Role in Angiogenesis and Neovascularization
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRs) regulate physiological and pathological processes, including ischemia-induced angiogenesis and neovascularization. They can be transferred between cells by extracellular vesicles (EVs). However, the specific miRs that are packaged in EVs released from skeletal muscles, and how this process is modulated by ischemia, remain to be determined. We used a mouse model of hindlimb ischemia and next generation sequencing (NGS) to perform a complete profiling of miR expression and determine the effect of ischemia in skeletal muscles, and in EVs of different sizes (microvesicles (MVs) and exosomes) released from these muscles. Ischemia significantly modulated miR expression in whole muscles and EVs, increasing the levels of several miRs that can have pro-angiogenic effects (angiomiRs). We found that specific angiomiRs are selectively enriched in MVs and/or exosomes in response to ischemia. In silico approaches indicate that these miRs modulate pathways that play key roles in angiogenesis and neovascularization, including HIF1/VEGF signaling, regulation of actin cytoskeleton and focal adhesion, NOTCH, PI3K/AKT, RAS/MAPK, JAK/STAT, TGFb/SMAD signaling and the NO/cGMP/PKG pathway. Thus, we show for the first time that angiomiRs are selectively enriched in MVs and exosomes released from ischemic muscles. These angiomiRs could be targeted in order to improve the angiogenic function of EVs for potential novel therapeutic applications in patients with severe ischemic vascular diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».