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Enregistrement W4411539643 · doi:10.1161/atv.45.suppl_1.tu0048

Abstract Tu0048: The ETS Transcription Factor ERG Drives Endothelial Cell Resilience And Guards Against Atherosclerosis

2025· article· en· W4411539643 sur OpenAlexaff
Kathryn L. Howe, Steven R. Botts, Corey A. Scipione, Kristen Schulz, Leandro Breda, Sneha Raju, Kamalben Prajapati, Kai Yu, Aniqa Khan, Chanele K. Polenz, Stylianos Z Prattas, Sharon J. Hyduk, Christian Cao, Joshua D. Wythe, Clinton S. Robbins, Clint L. Miller, Myron I. Cybulsky, Jason E. Fish

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAtherosclerosis and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErgInflammationEndothelial stem cellCholesterolTranscription factorBiologyVulnerable plaqueInternal medicineMedicineEndocrinologyImmunologyRetinaIn vitroBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: The ETS transcription factor ERG supports endothelial function by repressing inflammation and maintaining endothelial cell (EC) identity in healthy vasculature. Loss of ERG induces endothelial to mesenchymal transition (EndMT) and exacerbates chronic inflammatory diseases. To investigate ERG function in atherosclerosis, we leveraged an EC-specific Erg knockout ( Erg EC-KO ) in a PCSK9-overexpression murine atherosclerosis model. Methods: Atherosclerosis was induced in 10-week-old Erg EC-KO or control mice that had a Cre-inducible EC lineage tag ( Cdh5 CreERT2 ; R26-CAG-LSL-Sun1-sfGFP ) with AAV8-PCSK9 and 12 weeks of high-cholesterol diet (HCD, 1.25%). Plaque burden and morphology were characterized with Oil Red O, H&E, Movat, and immunofluorescence imaging. Aortic intimal cells were isolated with gentle digestion and profiled with single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) in early and late plaque (4 and 12 weeks of HCD, n=6 mice/sample). Endothelial permeability was assessed with accumulation of IV TRITC-dextran (70 kDa) or DiI-LDL. Results: Loss of ERG led to a 1.6-fold increase in aortic plaque burden and plaque formation at atheroprotective sites (greater curvature; p≤0.03; n=9-10). A 5.3-fold increase in EC lineage cells was observed in brachiocephalic artery plaques (p=0.0001; n=6-15), which underwent EndMT (31.5-fold increase in GFP + ACTA2 + cells, p=0.02, n=3-5). Aortic intimal scRNA-seq in early plaque revealed increased proportions of inflammatory macrophages and foam cells in Erg EC-KO mice (6.9 and 2.7-fold). Erg EC-KO ECs showed a marked loss of endothelial identity (67 transcripts including Nos3 , Tek , Vwf , p=1.42e -91 ) that preceded the gain of mesenchymal traits in late plaque (66 transcripts including Col8a1 , Fbln5 , Vim , p=1.19e -96 ). Pathway and ligand-receptor analyses highlighted alterations in cell adhesion ( Cadm1 , Gja5 ) and migration programs ( Sdc4 ), which were confirmed with increased endothelial permeability prior to atherosclerosis (TRITC-dextran, p=0.0007, n=8) and increased monocyte LDL uptake in early plaque (p=0.04, n=7-9). Conclusion: Endothelial Erg KO increases plaque burden in murine atherosclerosis. Loss of ERG promotes EndMT and marked ingression of ECs from the luminal endothelium to the plaque interior, which is associated with increased permeability and lipid accumulation. These findings implicate ERG dysfunction as a novel mechanism by which EC identity and resilience are compromised in atherosclerotic cardiovascular disease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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