MiRNA-20 and mirna-106a regulate spermatogonial stem cell renewal at the post-transcriptional level via targeting STAT3 and Ccnd1
Notice bibliographique
Résumé
Studies on spermatogonial stem cells (SSCs) are of unusual significance because they are the unique stem cells that transmit genetic information to subsequent generations and they can acquire pluripotency to become embryonic stem-like cells that have therapeutic applications in human diseases. MicroRNAs (miRNAs) have recently emerged as critical endogenous regulators in mammalian cells. However, the function and mechanisms of individual miRNAs in regulating SSC fate remain unknown. Here, we report for the first time that miRNA-20 and miRNA-106a are preferentially expressed in mouse SSCs. Functional assays in vitro and in vivo using miRNA mimics and inhibitors reveal that miRNA-20 and miRNA-106a are essential for renewal of SSCs. We further demonstrate that these two miRNAs promote renewal at the post-transcriptional level via targeting STAT3 and Ccnd1 and that knockdown of STAT3, Fos, and Ccnd1 results in renewal of SSCs. This study thus provides novel insights into molecular mechanisms regulating renewal and differentiation of SSCs and may have important implications for regulating male reproduction.
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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 ».