Analysis of TGFβ1-Induced activin A gene expression in kidney mesangial cells
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The cytokine activin A is emerging as an important regulator of kidney fibrosis. Its expression, negligible in normal kidney, is significantly increased in various fibrotic kidney diseases. TGFβ1 is a cytokine belonging to the same family, which is well established to be a central mediator of kidney fibrosis. Although targeting TGFβ1 therapeutically is not feasible due to its homeostatic roles, we previously showed that activin A is upregulated by, and mediates the profibrotic effects of, TGFβ1. Methods We investigated the transcriptional regulation of activin A by TGFβ1 in primary kidney mesangial cells (MC). Cells were transfected with a luciferase reporter construct containing the activin A promoter or a series of deletion constructs. Guided by MatInspector, key TGFβ1-responsive consensus elements were identified. Results TGFβ1 increased transcription of the activin A subunit inhba . Using a series of deletion constructs of the inhba promoter, we identified a critical regulatory region located 350bp from the transcription start site that is responsive to TGFβ1. Analysis of this region for transcription factor regulatory elements, coupled with mutation analyses and transcription factor downregulation with siRNA, showed that Stat5 and FoxP1, but not Sox9, regulate inhba transcription by TGFβ1. Interestingly, although no consensus binding site in this region was identified for Smad3, a well-established mediator of TGFβ1 signaling, both a Smad3 inhibitor and use of MC isolated from Smad3 knockout kidneys, showed its requirement for the TGFβ1 response. We further identified a CT microsatellite just upstream of 350bp which suppressed promoter activity. Conclusion These findings provide insight into potential therapeutic targets for activin A targeting and attenuation of kidney fibrosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».