Endothelial γ-protocadherins inhibit KLF2 and KLF4 to promote atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is the leading cause of mortality worldwide. Laminar shear stress from blood flow, sensed by vascular endothelial cells, protects from ASCVD by upregulating the transcription factors KLF2 and KLF4, which induces an anti-inflammatory program that promotes vascular resilience. Here we identify clustered γ-protocadherins as therapeutically targetable, potent KLF2 and KLF4 suppressors whose upregulation contributes to ASCVD. Mechanistic studies show that γ-protocadherin cleavage results in translocation of the conserved intracellular domain to the nucleus where it physically associates with and suppresses signaling by the Notch intracellular domain. γ-Protocadherins are elevated in human ASCVD endothelium; their genetic deletion or antibody blockade protects from ASCVD in mice without detectably compromising host defense against bacterial or viral infection. These results elucidate a fundamental mechanism of vascular inflammation and reveal a method to target the endothelium rather than the immune system as a protective strategy in ASCVD.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».