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Enregistrement W2024638894 · doi:10.1371/journal.pone.0012136

Thyroid Hormone May Regulate mRNA Abundance in Liver by Acting on MicroRNAs

2010· article· en· W2024638894 sur OpenAlexafffund
Hongyan Dong, Martin Paquette, Andrew Williams, R. Thomas Zoeller, Carole L. Yauk

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesHealth Canada
Mots-clésmicroRNABiologyEndocrinologyInternal medicineHormoneGene expressionThyroidEuthyroidDNA microarrayReal-time polymerase chain reactionTranscriptomeHepatocyteGene expression profilingMicroarrayMessenger RNAGeneMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are extensively involved in diverse biological processes. However, very little is known about the role of miRNAs in mediating the action of thyroid hormones (TH). Appropriate TH levels are known to be critically important for development, differentiation and maintenance of metabolic balance in mammals. We induced transient hypothyroidism in juvenile mice by short-term exposure to methimazole and perchlorate from post natal day (PND) 12 to 15. The expression of miRNAs in the liver was analyzed using Taqman Low Density Arrays (containing up to 600 rodent miRNAs). We found the expression of 40 miRNAs was significantly altered in the livers of hypothyroid mice compared to euthyroid controls. Among the miRNAs, miRs-1, 206, 133a and 133b exhibited a massive increase in expression (50- to 500-fold). The regulation of TH on the expression of miRs-1, 206, 133a and 133b was confirmed in various mouse models including: chronic hypothyroid, short-term hyperthyroid and short-term hypothyroid followed by TH supplementation. TH regulation of these miRNAs was also confirmed in mouse hepatocyte AML 12 cells. The expression of precursors of miRs-1, 206, 133a and 133b were examined in AML 12 cells and shown to decrease after TH treatment, only pre-mir-206 and pre-mir-133b reached statistical significance. To identify the targets of these miRNAs, DNA microarrays were used to examine hepatic mRNA levels in the short-term hypothyroid mouse model relative to controls. We found transcripts from 92 known genes were significantly altered in these hypothyroid mice. Web-based target predication software (TargetScan and Microcosm) identified 14 of these transcripts as targets of miRs-1, 206, 133a and 133b. The vast majority of these mRNA targets were significantly down-regulated in hypothyroid mice, corresponding with the up-regulation of miRs-1, 206, 133a and 133b in hypothyroid mouse liver. To further investigate target genes, miR-206 was over-expressed in AML 12 cells. TH treatment of cells over-expressing miR-206 resulted in decreased miR-206 expression, and a significant increase in two predicted target genes, Mup1 and Gpd2. The results suggest that TH regulation of these genes may occur secondarily via miR-206. These studies provide new insight into the role of miRNAs in mediating TH regulation of gene expression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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