A Micro RNA Processing Defect in Rapidly Progressing Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis exhibits differential progression from the time of diagnosis but the molecular basis for varying progression rates is poorly understood. The aim of the present study was to ascertain whether differential miRNA expression might provide one explanation for rapidly versus slowly progressing forms of IPF. METHODOLOGY AND PRINCIPAL FINDINGS: miRNA and mRNA were isolated from surgical lung biopsies from IPF patients with a clinically documented rapid or slow course of disease over the first year after diagnosis. A quantitative PCR miRNA array containing 88 of the most abundant miRNA in the human genome was used to profile lung biopsies from 9 patients with rapidly progressing IPF, 6 patients with slowly progressing IPF, and 10 normal lung biopsies. Using this approach, 11 miRNA were significantly increased and 36 were significantly decreased in rapid biopsies compared with normal biopsies. Slowly progressive biopsies exhibited 4 significantly increased miRNA and 36 significantly decreased miRNA compared with normal lung. Among the miRNA present in IPF with validated mRNA targets were those with regulatory effects on epithelial-mesenchymal transition (EMT). Five miRNA (miR-302c, miR-423-5p, miR-210, miR-376c, and miR-185) were significantly increased in rapid compared with slow IPF lung biopsies. Additional analyses of rapid biopsies and fibroblasts grown from the same biopsies revealed that the expression of AGO1 and AGO2 (essential components of the miRNA processing RISC complex) were lower compared with either slow or normal lung biopsies and fibroblasts. CONCLUSION: These findings suggest that the development and/or clinical progression of IPF might be the consequence of aberrant miRNA processing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».