MicroRNAs are dynamically regulated and play an important role in LPS-induced lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Acute lung injury is characterized by an increase of inflammatory reaction and severe lung edema. Even if there have been great advances in the identification of genes and signaling pathways involved in acute lung injury, the fundamental mechanisms of initiation and propagation of acute lung injury have not been understood completely. A growing amount of evidence indicates that microRNAs (miRNAs) are involved in various human diseases. However, the expression profile and function of miRNAs in acute lung injury have not been investigated. Here, using real-time polymerase chain reaction analysis, we show that a collection of miRNAs is dynamically regulated in lipopolysaccharide (LPS)-induced mouse acute lung injury. Among them, miR-199a and miR-16 are the most significantly down-regulated miRNAs. To study the role of miR-199a and miR-16 in acute lung injury, an over-expression of miR-199a or miR-16 assay was performed in LPS-treated A549 cells, and then the expression of inflammatory factors was analyzed. Over-expression of miR-199a could not alter the expression level of interleukin (IL)-6 and tumor necrosis factor-alpha (TNFα), while up-regulation of miR-16 could significantly down-regulate IL-6 and TNFα expression level. Using bioinformatic analysis, we show that a 3' untranslational region (UTR) of IL-6 and TNFα contains the binding sites of miR-16. Accordingly, over-expression of miR-16 could significantly suppress the luciferase activity of reporter fusion with the binding sites of TNFα in its 3'UTR region, suggesting that miR-16 played its role in LPS-induced lung inflammation by a direct manner. In this study, we show for the first time that miRNAs are dynamically regulated and play an important function in LPS-induced lung injury.
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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 | 0,001 |
| 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 ».