The RNA-binding protein RBPMS inhibits smooth muscle cell–driven vascular remodeling in atherosclerosis and vascular injury
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis and vessel wall trauma induce vascular smooth muscle cell (VSMC) phenotypic modulation, leading to plaque cap growth and postintervention restenosis. Our systems biology approach identified RNA binding protein, mRNA processing factor ( RBPMS ) as a conserved, VSMC-specific gene associated with VSMC modulation in atherosclerosis. RBPMS gene expression positively correlates with VSMC contractile markers in human and murine atherosclerotic arteries as well as in two vascular injury models during the postinjury intimal hyperplasia phase. RBPMS promotes contractile VSMC differentiation, reduces plaque cap development in high-fat diet-fed apolipoprotein E-null ( ApoE −/− ) murine atherosclerotic arteries, and inhibits intimal hyperplasia. Mechanistically, the RBPMS protein interacts with the myocardin ( MYOCD ) pre-mRNA and enhances MYOCD_v3 / MYOCD_v1 transcript balance through alternative exon 2a splicing. RBPMS promotes the VSMC contractile phenotype and reduces their fibroproliferative activity in a MYOCD_v3a-dependent manner. RBPMS enhances Myocd_v3 / Myocd_v1 transcript balance in both atherosclerotic and injured vessels. RBPMS may inhibit VSMC-driven plaque cap development and intervention-induced restenosis.
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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) | 0,001 | 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 ».