Dicer Cleavage by Calpain Determines Platelet microRNA Levels and Function in Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: MicroRNAs (miRNAs) are short noncoding RNA species generated by the processing of longer precursors by the ribonucleases Drosha and Dicer. Platelets contain large amounts of miRNA that are altered by disease, in particular diabetes mellitus. OBJECTIVE: This study determined why platelet miRNA levels are attenuated in diabetic individuals and how decreased levels of the platelet-enriched miRNA, miR-223, affect platelet function. METHODS AND RESULTS: Dicer levels were altered in platelets from diabetic mice and patients, a change that could be attributed to the cleavage of the enzyme by calpain, resulting in loss of function. Diabetes mellitus in human subjects as well as in mice resulted in decreased levels of platelet miR-142, miR-143, miR-155, and miR-223. Focusing on only 1 of these miRNAs, miR-223 deletion in mice resulted in modestly enhanced platelet aggregation, the formation of large thrombi and delayed clot retraction compared with wild-type littermates. A similar dysregulation was detected in platelets from diabetic patients. Proteomic analysis of platelets from miR-223 knockout mice revealed increased levels of several proteins, including kindlin-3 and coagulation factor XIII-A. Whereas, kindlin-3 was indirectly regulated by miR-223, factor XIII was a direct target and both proteins were also altered in diabetic platelets. Treating diabetic mice with a calpain inhibitor prevented loss of platelet dicer as well as the diabetes mellitus-induced decrease in platelet miRNA levels and the upregulation of miR-223 target proteins. CONCLUSIONS: Thus, calpain inhibition may be one means of normalizing platelet miRNA processing as well as platelet function in diabetes mellitus.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle