MicroRNA-146a and microRNA-146b expression and anti-inflammatory function in human airway smooth muscle
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miR)-146a and miR-146b are negative regulators of inflammatory gene expression in lung fibroblasts, epithelial cells, monocytes, and endothelial cells. The abundance of cyclooxygenase-2 (COX-2) and IL-1β is negatively regulated by the miR-146 family, suggesting miR-146a and/or miR-146b might modulate inflammatory mediator expression in airway smooth muscle thereby contributing to pathogenesis of asthma. To test this idea we compared miR-146a and miR-146b expression in human airway smooth muscle cells (hASMCs) from nonasthmatic and asthmatic subjects treated with cytomix (IL-1β, TNF-α, and IFNγ) and examined the miRNAs' effects on COX-2 and IL-1β expression. We found that cytomix treatment elevated miR-146a and miR-146b abundance. Induction with cytomix was greater than induction with individual cytokines, and asthmatic cells exhibited higher levels of miR-146a expression following cytomix treatment than nonasthmatic cells. Transfection of miR-146a or miR-146b mimics reduced COX-2 and IL-1β expression. A miR-146a inhibitor increased COX-2 and IL-1β expression, but a miR-146b inhibitor was ineffective. Repression of COX-2 and IL-1β expression by miR-146a correlated with reduced abundance of the RNA-binding protein human antigen R. These results demonstrate that miR-146a and miR-146b expression is inducible in hASMCs by proinflammatory cytokines and that miR-146a expression is greater in asthmatic cells. Both miR-146a and miR-146b can negatively regulate COX-2 and IL-1β expression at pharmacological levels, but loss-of-function studies showed that only miR-146a is an endogenous negative regulator in hASMCs. The results suggest miR-146 mimics may be an attractive candidate for further preclinical studies as an anti-inflammatory treatment of asthma.
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 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 ».