Long non‐coding <scp>RNA MALAT</scp>1 regulates hyperglycaemia induced inflammatory process in the endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
To examine whether the long non-coding RNA (lncRNA) metastasis associated lung adenocarcinoma transcript 1 (MALAT1) is altered in the endothelial cells in response to glucose and the significance of such alteration. We incubated human umbilical vein endothelial cells with media containing various glucose levels. We found an increase in MALAT1 expression peaking after 12 hrs of incubation in high glucose. This increase was associated with parallel increase in serum amyloid antigen 3 (SAA3), an inflammatory ligand and target of MALAT1 and was further accompanied by increase in mRNAs and proteins of inflammatory mediators, tumour necrosis factor alpha (TNF-α) and interleukin 6 (IL-6). Renal tissue from the diabetic animals showed similar changes. Such cellular alterations were prevented following MALAT1 specific siRNA transfection. Results of this study indicate that LncRNA MALAT1 regulates glucose-induced up-regulation of inflammatory mediators IL-6 and TNF-α through activation of SAA3. Identification of such novel mechanism may lead to the development of RNA-based therapeutics targeting MALAT1 for diabetes-induced micro and macro vascular complications.
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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) | 0,002 | 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 ».